污水排放口细粒度检测数据集，污-水排放口的类型包括10类目标，10000余张图像，yolo格式目标检测，9GB数据量。

news2024/10/5 8:58:25

污水排放口细粒度检测数据集，污-水排放口的类型包括10类目标（1 = 合流下水道，2 = 雨水，3 = 工业废水，4 = 农业排水，5 = 牲畜养殖，6 = 水产养殖，7 = 地表径流，8 = 废水处理厂，9 = 生活废水（例如，废水处理厂未收集的废水），10 = 其他）

10000余张图像，yolo格式目标检测，9GB数据量。

污水排放口细粒度检测数据集 (Fine-Grained Sewage Discharge Outlet Detection Dataset)

数据集概述

本数据集是一个专门用于训练和评估污水排放口检测模型的数据集。数据集包含超过10000张高分辨率的图片，这些图片展示了不同类型的污水排放口。数据集已经按照标准比例划分为训练集、验证集和测试集，并且所有图片都已标注好，适用于训练目标检测模型，例如YOLO系列模型。数据集涵盖了十类常见的污水排放口类型：合流下水道、雨水、工业废水、农业排水、牲畜养殖、水产养殖、地表径流、废水处理厂、生活废水（例如，废水处理厂未收集的废水）以及其他。

数据集特点

高分辨率：图片分辨率高，能够提供丰富的细节信息。
多类别标注：数据集涵盖了十种常见的污水排放口类型，每张图片都有详细的标注信息。
预处理完成：数据集已经划分好训练集、验证集和测试集，并提供了类别描述文件，可以直接用于模型训练，无需额外处理。
大容量：数据集总大小约为9GB，包含了大量高质量的图像数据。
实用性强：数据集来源于实际环境，具有较高的实用性和代表性，适合应用于环保监测、水质管理等领域。

数据集结构

sewage_discharge_dataset/
├── images/                           # 图像文件
│   ├── train/                        # 训练集图像
│   │   ├── 00001.jpg                 # 示例图像
│   │   ├── 00002.jpg
│   │   └── ...
│   ├── val/                          # 验证集图像
│   │   ├── 00001.jpg
│   │   ├── 00002.jpg
│   │   └── ...
│   ├── test/                         # 测试集图像
│   │   ├── 00001.jpg
│   │   ├── 00002.jpg
│   │   └── ...
├── labels/                           # 标注文件
│   ├── train/                        # 训练集标注
│   │   ├── 00001.txt                 # 示例标注 (YOLO格式)
│   │   ├── 00002.txt
│   │   └── ...
│   ├── val/                          # 验证集标注
│   │   ├── 00001.txt
│   │   ├── 00002.txt
│   │   └── ...
│   ├── test/                         # 测试集标注
│   │   ├── 00001.txt
│   │   ├── 00002.txt
│   │   └── ...
├── data.yaml                         # 类别描述文件
└── README.md                         # 数据集说明

数据集内容

images/
- 功能：存放图像文件。
- 内容：
  - train/：训练集图像，数量较多。
  - val/：验证集图像，用于模型验证。
  - test/：测试集图像，用于最终模型评估。
labels/
- 功能：存放标注文件。
- 内容：
  - train/：训练集标注文件，与训练集图像一一对应。
  - val/：验证集标注文件，与验证集图像一一对应。
  - test/：测试集标注文件，与测试集图像一一对应。

data.yaml

功能：定义数据集的类别和其他相关信息。

内容：

train: ./images/train
val: ./images/val
test: ./images/test
nc: 10
names: ['combined_sewer', 'rainwater', 'industrial_wastewater', 'agricultural_drainage', 'livestock_farming', 'aquaculture', 'surface_runoff', 'wastewater_treatment_plant', 'domestic_wastewater', 'other']

README.md
- 功能：数据集的详细说明文档。
- 内容：
  - 数据集的来源和用途。
  - 数据集的结构和内容。
  - 如何使用数据集进行模型训练和评估。
  - 其他注意事项和建议。

使用说明

环境准备
- 安装依赖库：
```
pip install -r requirements.txt
```
- 确保安装了YOLOv8所需的库，例如ultralytics。
数据集路径设置
- 将数据集解压到项目目录下，确保路径正确。
训练模型
- 使用YOLOv8或其他目标检测模型进行训练。以下是一个示例命令：
```
python train.py --data data.yaml --weights yolov8n.pt --epochs 100 --img 640 --batch 16
```

验证模型

使用验证集进行模型验证：

python val.py --data data.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --batch 16

推理模型

使用训练好的模型进行推理：

python detect.py --source test_images/ --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --conf 0.5

数据增强

可以通过数据增强技术来增加数据集的多样性和鲁棒性。常用的增强方法包括旋转、翻转、缩放、亮度调整等。可以使用albumentations库来进行数据增强：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

transform = A.Compose([
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.VerticalFlip(p=0.5),
    A.RandomRotate90(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),
    A.Resize(640, 640),
    ToTensorV2(),
], bbox_params=A.BboxParams(format='yolo', label_fields=['class_labels']))