【Crack道路裂縫檢測數(shù)據(jù)集】共3684張。

目標檢測數(shù)據(jù)集，標注文件為YOLO適用的txt格式。已劃分為訓練、驗證集。
圖片分辨率：224*224
類別：crack

?

Crack道路裂縫檢測數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)集描述

該數(shù)據(jù)集是一個專門用于訓練和評估基于YOLO（You Only Look Once）架構的目標檢測模型的數(shù)據(jù)集，旨在幫助研究人員和開發(fā)者在道路圖像中識別裂縫。數(shù)據(jù)集包含3684張高分辨率的道路圖像，并提供了詳細的邊界框標注信息，支持直接用于訓練目標檢測模型。通過高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和詳細的標注信息，該數(shù)據(jù)集為開發(fā)高效且準確的道路裂縫檢測系統(tǒng)提供了堅實的基礎。

數(shù)據(jù)規(guī)模

• 總樣本數(shù)量：3684張圖片
• 標注格式：YOLO txt格式
• 圖片分辨率：224x224像素
• 類別：crack（裂縫）

圖像特性

• 多樣化場景：覆蓋了多種道路條件下的圖像，包括不同的天氣條件、光照條件和背景。
• 高質(zhì)量手工標注：每張圖像都有詳細的邊界框標注，支持直接用于訓練目標檢測模型。
• 單類別支持：專注于檢測道路中的裂縫。
• 無需預處理：數(shù)據(jù)集已經(jīng)過處理，可以直接用于訓練，無需額外的數(shù)據(jù)預處理步驟。

應用場景

• 智能監(jiān)控：自動檢測道路圖像中的裂縫，輔助管理人員進行道路維護和管理。
• 無人機應用：集成到無人機系統(tǒng)中，實現(xiàn)對道路狀況的實時檢測和跟蹤。
• 科研分析：用于研究目標檢測算法在特定應用場景中的表現(xiàn)，特別是在復雜背景和低對比度條件下的魯棒性。
• 教育與培訓：可用于安全相關的教育和培訓項目，幫助學生和從業(yè)人員更好地理解道路裂縫檢測技術。
• 自動化管理：集成到智能交通管理系統(tǒng)中，實現(xiàn)對道路狀況的自動化監(jiān)測和管理。

數(shù)據(jù)集結構數(shù)據(jù)集目錄結構如下：

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  # 數(shù)據(jù)集配置文件
27│   ├── model.yaml  # 模型配置文件
28├── requirements.txt  # 依賴庫
29└── README.md  # 數(shù)據(jù)說明文件

數(shù)據(jù)說明

• 檢測目標：以YOLO txt格式進行標注。
• 數(shù)據(jù)集內(nèi)容：
  • 總共3684張圖片，每張圖片都帶有相應的txt標注文件。
• 標簽類型：
  • 邊界框 (Bounding Box)
• 數(shù)據(jù)增廣：數(shù)據(jù)集未做數(shù)據(jù)增廣，用戶可以根據(jù)需要自行進行數(shù)據(jù)增廣。
• 無需預處理：數(shù)據(jù)集已經(jīng)過處理，可以直接用于訓練，無需額外的數(shù)據(jù)預處理步驟。

示例代碼

以下是一些常用腳本的示例代碼，包括訓練YOLO模型、評估模型性能、可視化標注以及數(shù)據(jù)增強。

腳本1: 訓練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'  # 包含數(shù)據(jù)集路徑和類別的配置文件
8    model_yaml = 'path/to/config/model.yaml'  # 模型配置文件
9    weights = 'path/to/weights/yolov5s.pt'  # 預訓練權重（可選）
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()

腳本2: 評估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'  # 包含數(shù)據(jù)集路徑和類別的配置文件
8    weights = 'path/to/best.pt'  # 訓練好的模型權重
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()

腳本3: 可視化標注

1# visualize_annotations.py
2import os
3import cv2
4import numpy as np
5
6def load_image_and_boxes(image_path, label_path):
7    # 讀取圖像
8    image = cv2.imread(image_path)
9    
10    # 讀取YOLO格式的txt標注文件
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    # 獲取圖像列表
41    image_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith('.jpg')]
42    
43    # 隨機選擇一張圖像
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    # 加載圖像和邊界框
49    image, boxes = load_image_and_boxes(image_path, label_path)
50    
51    # 展示帶有邊界框的圖像
52    show_image_with_boxes(image, boxes)
53
54if __name__ == "__main__":
55    main()

腳本4: 數(shù)據(jù)增強

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    # 讀取圖像
9    image = cv2.imread(image_path)
10    
11    # 讀取YOLO格式的txt標注文件
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    # 保存增強后的圖像
28    cv2.imwrite(output_image_path, augmented_image)
29    
30    # 保存增強后的標注
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    # 獲取圖像列表
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        # 加載圖像和邊界框
78        image, boxes = load_image_and_boxes(image_path, label_path)
79        
80        # 增強數(shù)據(jù)
81        augmented_image, augmented_boxes = augment_data(image, boxes)
82        
83        # 保存增強后的數(shù)據(jù)
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()

項目介紹

項目名稱

基于YOLO的道路裂縫檢測系統(tǒng)

項目描述

該項目旨在開發(fā)一個基于YOLO架構的道路裂縫檢測系統(tǒng)。通過使用上述數(shù)據(jù)集，我們將訓練一個高效的深度學習模型，能夠在道路圖像中實時檢測裂縫。項目的主要目標是提高道路維護和管理的效率，同時為智能交通系統(tǒng)提供強大的視覺感知能力。

項目目標

• 實時檢測：實現(xiàn)對道路圖像中裂縫的實時檢測。
• 高精度檢測：能夠準確地檢測出不同大小和形狀的裂縫。
• 魯棒性：在不同天氣條件、光照條件和背景下保持良好的檢測性能。
• 易用性：提供易于部署和使用的接口，方便集成到現(xiàn)有的道路管理系統(tǒng)中。

項目結構

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  # 預訓練模型
16│   ├── best.pt  # 最佳訓練模型
17├── config/
18│   ├── data.yaml  # 數(shù)據(jù)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  # 推理腳本
26├── notebooks/
27│   ├── data_exploration.ipynb  # 數(shù)據(jù)探索筆記本
28│   ├── model_training.ipynb  # 模型訓練筆記本
29│   ├── model_evaluation.ipynb  # 模型評估筆記本
30├── requirements.txt  # 依賴庫
31└── README.md  # 項目說明文件

項目流程

1. 數(shù)據(jù)準備：

   • 下載并解壓數(shù)據(jù)集。
   • 確認數(shù)據(jù)集已劃分為訓練集和驗證集。

2. 數(shù)據(jù)探索：

   • 使用data_exploration.ipynb筆記本探索數(shù)據(jù)集，了解數(shù)據(jù)分布和質(zhì)量。

3. 數(shù)據(jù)增強：

   • 使用data_augmentation.py腳本對數(shù)據(jù)進行增強，增加數(shù)據(jù)多樣性。

4. 模型訓練：

   • 使用train_yolo.py腳本訓練YOLO模型。
   • 根據(jù)需要調(diào)整超參數(shù)和模型配置。

5. 模型評估：

   • 使用evaluate_yolo.py腳本評估模型性能。
   • 生成混淆矩陣和分類報告。

6. 推理和應用：

   • 使用inference.py腳本進行實時檢測。
   • 將模型集成到道路管理系統(tǒng)或其他應用中。

7. 結果可視化：

   • 使用visualize_annotations.py腳本可視化檢測結果。

改進方向

如果您已經(jīng)使用上述方法對該數(shù)據(jù)集進行了訓練，并且認為還有改進空間，以下是一些可能的改進方向：

1. 數(shù)據(jù)增強：

   • 進一步增加數(shù)據(jù)增強策略，例如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放、顏色抖動等，以提高模型的泛化能力。
   • 使用混合增強技術，如MixUp、CutMix等，以增加數(shù)據(jù)多樣性。

2. 模型優(yōu)化：

   • 調(diào)整模型超參數(shù)，例如學習率、批量大小、優(yōu)化器等，以找到最佳配置。
   • 嘗試使用不同的骨干網(wǎng)絡（Backbone），例如EfficientNet、ResNet等，以提高特征提取能力。
   • 引入注意力機制，如SENet、CBAM等，以增強模型對關鍵區(qū)域的關注。

3. 損失函數(shù)：

   • 嘗試使用不同的損失函數(shù)，例如Focal Loss、IoU Loss等，以改善模型的收斂性能。
   • 結合多種損失函數(shù)，例如分類損失和回歸損失的組合，以平衡不同類型的任務。

4. 后處理：

   • 使用非極大值抑制（NMS）的改進版本，如Soft-NMS、DIoU-NMS等，以提高檢測結果的質(zhì)量。
   • 引入邊界框回歸的改進方法，如GIoU、CIoU等，以提高定位精度。

5. 遷移學習：

   • 使用預訓練模型進行微調(diào)，利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集（如COCO、ImageNet）上的預訓練權重，加快收斂速度并提高性能。

6. 集成學習：

   • 使用多個模型進行集成學習，通過投票或加權平均的方式提高最終的檢測效果。

?