YOLO滑坡数据集（山坡、边坡、护坡）6600+张图像，含训练结果与模型

群内有用户询问过滑坡相关的数据集，但自己找到的多数都是收费的。没关系，幽络源来帮你搞定！

今天，我们为大家分享一个高质量的滑坡数据集，专注于山坡、边坡和护坡等不同地形的滑坡缺陷检测。这些图像经过精心筛选，完全免费开放给大家使用，为你的YOLO模型训练提供优质的数据支持。

在这篇文章中，我们不仅提供了包含6600+张图片的完整数据集，还分享了数据集的测试结果、训练模型和评估指标，帮助你在实际应用中更好地验证和优化滑坡检测模型。

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数据集简介

该数据集能适应 山坡、边坡和护坡 这三类地形的滑坡缺陷，共计 6600+ 张图像，涵盖了不同天气、不同光照条件下的滑坡特征。图像已进行高效标注，适用于深度学习算法的训练和测试，尤其适合使用 YOLOv8 等目标检测模型。

边坡滑坡检测的测试

为了验证该数据集在滑坡检测中的应用效果，我进行了以下测试：

输入数据

本次测试使用了 797张 包含滑坡相关缺陷的原始图像。这些图像包括了各种类型的滑坡（如土石滑坡、岩石滑坡等），适用于训练 YOLOv8 等目标检测模型。如图

数据增强

为提高模型的鲁棒性，所有图像经过了以下数据增强处理：

• 水平翻转
• 对比度调整
• 旋转
• 高斯噪声添加
• 色调、饱和度、亮度调整
• 弹性变换
• 随机缩放

实际输出

• 检测框位置：模型准确识别了图像中的滑坡区域，并在多个区域绘制检测框，覆盖了大部分明显的滑坡位置。
• 输出类别：滑坡
• 置信度：整体置信度平均值为 0.9，表示模型对滑坡区域的识别具有较高的可靠性。

评估指标

• F1分数：接近 1.00，表明模型在滑坡检测中的表现非常优秀，精确度和召回率几乎完美。
• 精度（Precision）：精度约为 0.95，说明模型能有效识别出真实的滑坡缺陷，误报率较低。

图表

滑坡F1分数曲线

滑坡精度曲线

结论

在本次测试中，模型表现优异，能高效准确地识别滑坡缺陷，识别率和准确率均达到较高水平。该数据集为滑坡检测领域的进一步研究和应用提供了有力支持。