• 数据集介绍：自动驾驶场景道路异常检测数据集，真实场景高质量道路图片数据，涉及场景丰富，且类别丰富，划分为 "LMVs 轻型机动车（汽车、摩托车、小型卡车、小型货车"、"HMVs 公交车、卡车、拖拉机、JCB 挖掘机、厢式货车）"、"Road Damages 道路损坏（坑洼、裂缝、凸起、井盖"、"Unsurfaced Roads 未铺面道路（未铺设道路）"、"Pedestrians 行人（路边行人或过马路行人）"、"Speed Bumps 减速带（减速带和减速坎）" 六个类别；
• 适用实际项目应用：自动驾驶场景道路异常检测项目，以及作为自动驾驶场景通用道路检测数据集场景数据的补充；
• 标注说明：采用 labelimg 标注软件进行标注，标注质量高，提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式，可以直接用于如 YOLO 等的算法训练；
• 附赠训练示例：提供 YOLO11 一键训练脚本，提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持，提供博主训练结果日志供参考；

注意：由于数据集资源比较大，所以托管在我的百度网盘，所以这里的资源格式是 PDF，内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式！