南非路面坑洞图像分类挑战数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：路面坑洞,图像识别,挑战,机器学习,计算机视觉,南非,道路安全,图像分类
数据概述：
本数据集包含南非街头图像，用于解决路面坑洞识别问题。数据集分为训练集和测试集。训练集包含4,026张图像，测试集包含1,650张图像。每张图像标注为包含坑洞（正样本）或不包含坑洞（负样本）。
训练集中的图像文件名和对应标签存储在train_ids_labels.csv文件中；所有图像文件（包括训练集和测试集）存储在all_data文件夹中；示例提交文件sample_submission.csv展示了提交文件的格式，包含所有测试图像的ID及其对应的坑洞概率估计值；测试集的图像文件名列表存储在test_ids_only.csv文件中，这些图像未标注，需要通过模型预测其是否包含坑洞。
数据用途概述：
该数据集适用于路面坑洞检测模型的训练与评估，有助于提高道路维护效率和交通安全。数据科学家和工程师可以通过此数据集开发和优化图像分类算法，为道路管理部门提供技术支持。此外，该数据集也适合用于机器学习和计算机视觉领域的教学与研究，促进相关技术的发展与应用。
