【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。
- 使用
-
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。
- 使用
-
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。
- 使用
-
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。
- 使用
-
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。
- 使用
-
结果可视化:
- 使用
visualize_annotations.py
脚本可视化检测结果。
- 使用
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。