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Crack道路裂缝检测数据集——目标检测数据集

news 文章来源：https://blog.csdn.net/2301_78240361/article/details/142447856 2025/5/25 7:18:43

【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

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。
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。
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。
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。
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。
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。
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：

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。
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。
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。
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。
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。
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。