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Crack道路裂缝检测数据集——目标检测数据集

【Crack道路裂缝检测数据集】共3684张。

目标检测数据集,标注文件为YOLO适用的txt格式。已划分为训练、验证集。
图片分辨率:224*224
类别:crack

 

Crack道路裂缝检测数据集

数据集描述

该数据集是一个专门用于训练和评估基于YOLO(You Only Look Once)架构的目标检测模型的数据集,旨在帮助研究人员和开发者在道路图像中识别裂缝。数据集包含3684张高分辨率的道路图像,并提供了详细的边界框标注信息,支持直接用于训练目标检测模型。通过高质量的数据和详细的标注信息,该数据集为开发高效且准确的道路裂缝检测系统提供了坚实的基础。

数据规模

  • 总样本数量:3684张图片
  • 标注格式:YOLO txt格式
  • 图片分辨率:224x224像素
  • 类别:crack(裂缝)

图像特性

  • 多样化场景:覆盖了多种道路条件下的图像,包括不同的天气条件、光照条件和背景。
  • 高质量手工标注:每张图像都有详细的边界框标注,支持直接用于训练目标检测模型。
  • 单类别支持:专注于检测道路中的裂缝。
  • 无需预处理:数据集已经过处理,可以直接用于训练,无需额外的数据预处理步骤。

应用场景

  • 智能监控:自动检测道路图像中的裂缝,辅助管理人员进行道路维护和管理。
  • 无人机应用:集成到无人机系统中,实现对道路状况的实时检测和跟踪。
  • 科研分析:用于研究目标检测算法在特定应用场景中的表现,特别是在复杂背景和低对比度条件下的鲁棒性。
  • 教育与培训:可用于安全相关的教育和培训项目,帮助学生和从业人员更好地理解道路裂缝检测技术。
  • 自动化管理:集成到智能交通管理系统中,实现对道路状况的自动化监测和管理。

数据集结构数据集目录结构如下:

1crack_detection_dataset/
2├── images/
3│   ├── train/
4│   │   ├── img_00001.jpg
5│   │   ├── img_00002.jpg
6│   │   └── ...
7│   ├── val/
8│   │   ├── img_00001.jpg
9│   │   ├── img_00002.jpg
10│   │   └── ...
11├── labels/
12│   ├── train/
13│   │   ├── img_00001.txt
14│   │   ├── img_00002.txt
15│   │   └── ...
16│   ├── val/
17│   │   ├── img_00001.txt
18│   │   ├── img_00002.txt
19│   │   └── ...
20├── scripts/
21│   ├── train_yolo.py
22│   ├── evaluate_yolo.py
23│   ├── visualize_annotations.py
24│   ├── data_augmentation.py
25├── config/
26│   ├── data.yaml  # 数据集配置文件
27│   ├── model.yaml  # 模型配置文件
28├── requirements.txt  # 依赖库
29└── README.md  # 数据说明文件

数据说明

  • 检测目标:以YOLO txt格式进行标注。
  • 数据集内容
    • 总共3684张图片,每张图片都带有相应的txt标注文件。
  • 标签类型
    • 边界框 (Bounding Box)
  • 数据增广:数据集未做数据增广,用户可以根据需要自行进行数据增广。
  • 无需预处理:数据集已经过处理,可以直接用于训练,无需额外的数据预处理步骤。

示例代码

以下是一些常用脚本的示例代码,包括训练YOLO模型、评估模型性能、可视化标注以及数据增强。

脚本1: 训练YOLO模型
1# train_yolo.py
2import os
3import torch
4from yolov5 import train
5
6def main():
7    data_yaml = 'path/to/config/data.yaml'  # 包含数据集路径和类别的配置文件
8    model_yaml = 'path/to/config/model.yaml'  # 模型配置文件
9    weights = 'path/to/weights/yolov5s.pt'  # 预训练权重(可选)
10    epochs = 100
11    batch_size = 8
12    img_size = 224
13
14    train.run(
15        data=data_yaml,
16        cfg=model_yaml,
17        weights=weights,
18        epochs=epochs,
19        batch_size=batch_size,
20        imgsz=img_size
21    )
22
23if __name__ == "__main__":
24    main()
脚本2: 评估YOLO模型
1# evaluate_yolo.py
2import os
3import torch
4from yolov5 import val
5
6def main():
7    data_yaml = 'path/to/config/data.yaml'  # 包含数据集路径和类别的配置文件
8    weights = 'path/to/best.pt'  # 训练好的模型权重
9    img_size = 224
10
11    val.run(
12        data=data_yaml,
13        weights=weights,
14        imgsz=img_size
15    )
16
17if __name__ == "__main__":
18    main()
脚本3: 可视化标注
1# visualize_annotations.py
2import os
3import cv2
4import numpy as np
5
6def load_image_and_boxes(image_path, label_path):
7    # 读取图像
8    image = cv2.imread(image_path)
9    
10    # 读取YOLO格式的txt标注文件
11    with open(label_path, 'r') as f:
12        lines = f.readlines()
13    
14    boxes = []
15    for line in lines:
16        class_id, x_center, y_center, width, height = map(float, line.strip().split())
17        x_min = int((x_center - width / 2) * 224)
18        y_min = int((y_center - height / 2) * 224)
19        x_max = int((x_center + width / 2) * 224)
20        y_max = int((y_center + height / 2) * 224)
21        boxes.append([x_min, y_min, x_max, y_max])
22    
23    return image, boxes
24
25def show_image_with_boxes(image, boxes):
26    for box in boxes:
27        x_min, y_min, x_max, y_max = box
28        cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)
29        label = 'Crack'
30        cv2.putText(image, label, (x_min, y_min - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
31    
32    cv2.imshow('Image with Boxes', image)
33    cv2.waitKey(0)
34    cv2.destroyAllWindows()
35
36def main():
37    images_dir = 'path/to/images/train'
38    labels_dir = 'path/to/labels/train'
39    
40    # 获取图像列表
41    image_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith('.jpg')]
42    
43    # 随机选择一张图像
44    selected_image = np.random.choice(image_files)
45    image_path = os.path.join(images_dir, selected_image)
46    label_path = os.path.join(labels_dir, selected_image.replace('.jpg', '.txt'))
47    
48    # 加载图像和边界框
49    image, boxes = load_image_and_boxes(image_path, label_path)
50    
51    # 展示带有边界框的图像
52    show_image_with_boxes(image, boxes)
53
54if __name__ == "__main__":
55    main()
脚本4: 数据增强
1# data_augmentation.py
2import os
3import cv2
4import numpy as np
5import albumentations as A
6
7def load_image_and_boxes(image_path, label_path):
8    # 读取图像
9    image = cv2.imread(image_path)
10    
11    # 读取YOLO格式的txt标注文件
12    with open(label_path, 'r') as f:
13        lines = f.readlines()
14    
15    boxes = []
16    for line in lines:
17        class_id, x_center, y_center, width, height = map(float, line.strip().split())
18        x_min = int((x_center - width / 2) * 224)
19        y_min = int((y_center - height / 2) * 224)
20        x_max = int((x_center + width / 2) * 224)
21        y_max = int((y_center + height / 2) * 224)
22        boxes.append([x_min, y_min, x_max, y_max, class_id])
23    
24    return image, boxes
25
26def save_augmented_data(augmented_image, augmented_boxes, output_image_path, output_label_path):
27    # 保存增强后的图像
28    cv2.imwrite(output_image_path, augmented_image)
29    
30    # 保存增强后的标注
31    with open(output_label_path, 'w') as f:
32        for box in augmented_boxes:
33            x_min, y_min, x_max, y_max, class_id = box
34            x_center = (x_min + x_max) / 2.0 / 224
35            y_center = (y_min + y_max) / 2.0 / 224
36            width = (x_max - x_min) / 224
37            height = (y_max - y_min) / 224
38            f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")
39
40def augment_data(image, boxes):
41    transform = A.Compose([
42        A.RandomRotate90(p=0.5),
43        A.HorizontalFlip(p=0.5),
44        A.VerticalFlip(p=0.5),
45        A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
46        A.HueSaturationValue(p=0.2)
47    ], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc', label_fields=['category_ids']))
48
49    category_ids = [box[-1] for box in boxes]
50    bboxes = [box[:-1] for box in boxes]
51    
52    transformed = transform(image=image, bboxes=bboxes, category_ids=category_ids)
53    transformed_image = transformed['image']
54    transformed_bboxes = transformed['bboxes']
55    
56    return transformed_image, transformed_bboxes
57
58def main():
59    images_dir = 'path/to/images/train'
60    labels_dir = 'path/to/labels/train'
61    output_images_dir = 'path/to/augmented_images/train'
62    output_labels_dir = 'path/to/augmented_labels/train'
63    
64    if not os.path.exists(output_images_dir):
65        os.makedirs(output_images_dir)
66    
67    if not os.path.exists(output_labels_dir):
68        os.makedirs(output_labels_dir)
69    
70    # 获取图像列表
71    image_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith('.jpg')]
72    
73    for image_file in image_files:
74        image_path = os.path.join(images_dir, image_file)
75        label_path = os.path.join(labels_dir, image_file.replace('.jpg', '.txt'))
76        
77        # 加载图像和边界框
78        image, boxes = load_image_and_boxes(image_path, label_path)
79        
80        # 增强数据
81        augmented_image, augmented_boxes = augment_data(image, boxes)
82        
83        # 保存增强后的数据
84        output_image_path = os.path.join(output_images_dir, image_file)
85        output_label_path = os.path.join(output_labels_dir, image_file.replace('.jpg', '.txt'))
86        save_augmented_data(augmented_image, augmented_boxes, output_image_path, output_label_path)
87
88if __name__ == "__main__":
89    main()

项目介绍

项目名称

基于YOLO的道路裂缝检测系统

项目描述

该项目旨在开发一个基于YOLO架构的道路裂缝检测系统。通过使用上述数据集,我们将训练一个高效的深度学习模型,能够在道路图像中实时检测裂缝。项目的主要目标是提高道路维护和管理的效率,同时为智能交通系统提供强大的视觉感知能力。

项目目标

  • 实时检测:实现对道路图像中裂缝的实时检测。
  • 高精度检测:能够准确地检测出不同大小和形状的裂缝。
  • 鲁棒性:在不同天气条件、光照条件和背景下保持良好的检测性能。
  • 易用性:提供易于部署和使用的接口,方便集成到现有的道路管理系统中。

项目结构

 

深色版本

1crack_detection_project/
2├── data/
3│   ├── crack_detection_dataset/
4│   │   ├── images/
5│   │   │   ├── train/
6│   │   │   ├── val/
7│   │   ├── labels/
8│   │   │   ├── train/
9│   │   │   ├── val/
10│   │   ├── scripts/
11│   │   ├── config/
12│   │   ├── requirements.txt
13│   │   └── README.md
14├── models/
15│   ├── yolov5s.pt  # 预训练模型
16│   ├── best.pt  # 最佳训练模型
17├── config/
18│   ├── data.yaml  # 数据集配置文件
19│   ├── model.yaml  # 模型配置文件
20├── scripts/
21│   ├── train_yolo.py
22│   ├── evaluate_yolo.py
23│   ├── visualize_annotations.py
24│   ├── data_augmentation.py
25│   ├── inference.py  # 推理脚本
26├── notebooks/
27│   ├── data_exploration.ipynb  # 数据探索笔记本
28│   ├── model_training.ipynb  # 模型训练笔记本
29│   ├── model_evaluation.ipynb  # 模型评估笔记本
30├── requirements.txt  # 依赖库
31└── README.md  # 项目说明文件

项目流程

  1. 数据准备

    • 下载并解压数据集。
    • 确认数据集已划分为训练集和验证集。
  2. 数据探索

    • 使用data_exploration.ipynb笔记本探索数据集,了解数据分布和质量。
  3. 数据增强

    • 使用data_augmentation.py脚本对数据进行增强,增加数据多样性。
  4. 模型训练

    • 使用train_yolo.py脚本训练YOLO模型。
    • 根据需要调整超参数和模型配置。
  5. 模型评估

    • 使用evaluate_yolo.py脚本评估模型性能。
    • 生成混淆矩阵和分类报告。
  6. 推理和应用

    • 使用inference.py脚本进行实时检测。
    • 将模型集成到道路管理系统或其他应用中。
  7. 结果可视化

    • 使用visualize_annotations.py脚本可视化检测结果。

改进方向

如果您已经使用上述方法对该数据集进行了训练,并且认为还有改进空间,以下是一些可能的改进方向:

  1. 数据增强

    • 进一步增加数据增强策略,例如旋转、翻转、缩放、颜色抖动等,以提高模型的泛化能力。
    • 使用混合增强技术,如MixUp、CutMix等,以增加数据多样性。
  2. 模型优化

    • 调整模型超参数,例如学习率、批量大小、优化器等,以找到最佳配置。
    • 尝试使用不同的骨干网络(Backbone),例如EfficientNet、ResNet等,以提高特征提取能力。
    • 引入注意力机制,如SENet、CBAM等,以增强模型对关键区域的关注。
  3. 损失函数

    • 尝试使用不同的损失函数,例如Focal Loss、IoU Loss等,以改善模型的收敛性能。
    • 结合多种损失函数,例如分类损失和回归损失的组合,以平衡不同类型的任务。
  4. 后处理

    • 使用非极大值抑制(NMS)的改进版本,如Soft-NMS、DIoU-NMS等,以提高检测结果的质量。
    • 引入边界框回归的改进方法,如GIoU、CIoU等,以提高定位精度。
  5. 迁移学习

    • 使用预训练模型进行微调,利用大规模数据集(如COCO、ImageNet)上的预训练权重,加快收敛速度并提高性能。
  6. 集成学习

    • 使用多个模型进行集成学习,通过投票或加权平均的方式提高最终的检测效果。

 

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【Redis技术进阶之路】「原理分析系列开篇」分析客户端和服务端网络诵信交互实现(服务端执行命令请求的过程 - 初始化服务器)

服务端执行命令请求的过程 【专栏简介】【技术大纲】【专栏目标】【目标人群】1. Redis爱好者与社区成员2. 后端开发和系统架构师3. 计算机专业的本科生及研究生 初始化服务器1. 初始化服务器状态结构初始化RedisServer变量 2. 加载相关系统配置和用户配置参数定制化配置参数案…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库,例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体,比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

【HarmonyOS 5 开发速记】如何获取用户信息(头像/昵称/手机号)

1.获取 authorizationCode: 2.利用 authorizationCode 获取 accessToken:文档中心 3.获取手机:文档中心 4.获取昵称头像:文档中心 首先创建 request 若要获取手机号,scope必填 phone,permissions 必填 …...

关键领域软件测试的突围之路:如何破解安全与效率的平衡难题

在数字化浪潮席卷全球的今天,软件系统已成为国家关键领域的核心战斗力。不同于普通商业软件,这些承载着国家安全使命的软件系统面临着前所未有的质量挑战——如何在确保绝对安全的前提下,实现高效测试与快速迭代?这一命题正考验着…...

AI病理诊断七剑下天山,医疗未来触手可及

一、病理诊断困局:刀尖上的医学艺术 1.1 金标准背后的隐痛 病理诊断被誉为"诊断的诊断",医生需通过显微镜观察组织切片,在细胞迷宫中捕捉癌变信号。某省病理质控报告显示,基层医院误诊率达12%-15%,专家会诊…...

springboot整合VUE之在线教育管理系统简介

可以学习到的技能 学会常用技术栈的使用 独立开发项目 学会前端的开发流程 学会后端的开发流程 学会数据库的设计 学会前后端接口调用方式 学会多模块之间的关联 学会数据的处理 适用人群 在校学生,小白用户,想学习知识的 有点基础,想要通过项…...