摘要：该数据集基于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室PIC Lab发布的Car Damage Detection（CarDD）数据集构建，将原始COCO/SOD格式的汽车损伤标注转换为YOLO格式。
数据集概述
该数据集基于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室PIC Lab发布的Car Damage Detection（CarDD）数据集构建，将原始COCO/SOD格式的汽车损伤标注转换为YOLO格式。数据集面向汽车外观损伤目标检测任务，可用于同时定位损伤区域并识别具体损伤类型，适合开展车辆保险定损、维修评估和自动化车况检测研究。
数据结构与关键特征
数据集由train、val和test三个数据子集以及data.yaml配置文件组成，每个子集包含汽车图像及其对应的YOLO标签。每行标签采用class x_center y_center width height格式，其中坐标和边界框尺寸均经过归一化。数据共包含6类汽车损伤：凹陷、划痕、裂纹、玻璃破碎、车灯损坏和轮胎瘪胎，类别编号依次为0至5，可直接用于YOLO系列目标检测模型的训练和评估。
应用价值与研究方向
该数据集可用于汽车损伤自动检测、保险智能定损、二手车车况评估、维修费用辅助估算及车辆巡检。研究方向包括YOLO模型优化、小尺寸损伤检测、复杂反光背景抑制、多尺度特征融合、类别不平衡处理及边缘设备部署。还可结合实例分割、损伤严重程度分级、车辆部件识别和维修价格预测，构建完整的汽车损伤评估系统。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-560
文件大小：2.8G
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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