毒蘑菇检测数据集 9200张 14类毒蘑菇 带标注 voc yolo

分类名: (图片张数,标注个数)
Amanita citrina: (700, 816)
Gyromitra infula: (842, 1102)
Hygrophoropsis aurantiaca: (766, 1578)
Imleria badia: (794, 1027)
Lactarius turpis: (728, 891)
Boletus reticulatus: (677, 856)
672,lus s rte
Amanita pantherina: (907, 1017)
Coltricia perennis: (667, 986)
Amanita hemibapha: (354, 800)
Amanita javanica: (366, 1166)
Amanita princeps: (354, 443)
Russula emetica: (418, 949)
总数: (9266, 14129)
总类(nc): 14类

毒蘑菇检测数据集介绍

数据集名称

毒蘑菇检测数据集 (Poisonous Mushroom Detection Dataset)

数据集概述

该数据集是一个专门用于训练和评估毒蘑菇识别模型的数据集。数据集包含9200张图像，每张图像都带有详细的标注信息，标注格式包括VOC（Pascal VOC）和YOLO格式。这些图像涵盖了14种不同的毒蘑菇种类，适用于基于深度学习的目标检测任务。通过这个数据集，可以训练出能够准确识别和分类不同种类的毒蘑菇的模型，从而帮助进行野外安全、食品安全等应用。

数据集特点

• 高质量图像：数据集中的图像具有高分辨率，能够提供丰富的细节信息，特别适合蘑菇种类的细微特征分析。
• 带标注：每张图像都有详细的标注信息，包括蘑菇的位置和大小。
• 多格式标注：标注信息同时以VOC和YOLO格式提供，方便不同框架的使用。
• 实际应用场景：适用于需要精确识别毒蘑菇的场景，如野外探险、食品安全监测系统等。

数据集结构

poisonous_mushroom_detection_dataset/
├── images/                            # 图像文件
│   ├── 00001.jpg                      # 示例图像
│   ├── 00002.jpg
│   └── ...
├── annotations/                       # 标注文件
│   ├── VOC/                           # Pascal VOC格式标注
│   │   ├── 00001.xml                  # 示例VOC标注文件
│   │   ├── 00002.xml
│   │   └── ...
│   ├── YOLO/                          # YOLO格式标注
│   │   ├── 00001.txt                  # 示例YOLO标注文件
│   │   ├── 00002.txt
│   │   └── ...
├── data.yaml                          # 类别描述文件
├── README.md                          # 数据集说明

数据集内容

1. images/

   • 功能：存放图像文件。
   • 内容：
     • 00001.jpg：示例图像。
     • 00002.jpg：另一张图像。
     • ...

2. annotations/

   • 功能：存放标注文件。
   • 内容：
     • VOC/：存放Pascal VOC格式的标注文件。
       • 00001.xml：示例VOC标注文件。
       • 00002.xml：另一张图像的VOC标注文件。
       • ...
     • YOLO/：存放YOLO格式的标注文件。
       • 00001.txt：示例YOLO标注文件。
       • 00002.txt：另一张图像的YOLO标注文件。
       • ...

3. data.yaml

   • 功能：定义数据集的类别和其他相关信息。
   • 内容：

     train: poisonous_mushroom_detection_dataset/images
     val: poisonous_mushroom_detection_dataset/images
     nc: 14
     names: ['Amanita citrina', 'Gyromitra infula', 'Hygrophoropsis aurantiaca', 'Imleria badia', 'Lactarius turpis', 'Boletus reticulatus', 'Amanita pantherina', 'Coltricia perennis', 'Amanita hemibapha', 'Amanita javanica', 'Amanita princeps', 'Russula emetica']

4. 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。

数据集统计

• 总图像数量：9200张
• 总标注框数量：14129个
• 类别：14类
• 平均每张图像的标注框数量：约1.54个

具体类别及其统计如下：

• Amanita citrina：(700张图像, 816个标注)
• Gyromitra infula：(842张图像, 1102个标注)
• Hygrophoropsis aurantiaca：(766张图像, 1578个标注)
• Imleria badia：(794张图像, 1027个标注)
• Lactarius turpis：(728张图像, 891个标注)
• Boletus reticulatus：(677张图像, 856个标注)
• Amanita pantherina：(907张图像, 1017个标注)
• Coltricia perennis：(667张图像, 986个标注)
• Amanita hemibapha：(354张图像, 800个标注)
• Amanita javanica：(366张图像, 1166个标注)
• Amanita princeps：(354张图像, 443个标注)
• Russula emetica：(418张图像, 949个标注)

使用说明

• 环境准备：确保安装了常用的深度学习库，例如torch, torchvision, numpy等。
• 数据集路径设置：将数据集解压到项目目录下，并确保路径正确。
• 训练模型：可以使用预训练的目标检测模型（如Faster R-CNN、YOLOv5等），并对其进行微调以适应当前数据集。
• 数据增强：可以通过随机翻转、旋转等方法增加数据多样性，提高模型鲁棒性。
• 超参数调整：根据实际情况调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳训练效果。
• 硬件要求：建议使用GPU进行训练和推理，以加快处理速度。如果没有足够的计算资源，可以考虑使用云服务提供商的GPU实例。
• 类别平衡：虽然数据集中各类别的样本数量相对均衡，但在实际应用中可能需要进一步检查并处理类别不平衡问题，例如通过过采样或欠采样方法。

关键训练代码

以下是一个使用PyTorch和torchvision库进行毒蘑菇检测的示例代码。我们将使用预训练的Faster R-CNN模型，并对其进行微调以适应我们的数据集。

import torch
import torchvision
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor
from torchvision.transforms import functional as F
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from PIL import Image
import os
import xml.etree.ElementTree as ET

# 自定义数据集类
class PoisonousMushroomDetectionDataset(Dataset):
    def __init__(self, root, transforms=None):
        self.root = root
        self.transforms = transforms
        self.imgs = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "images"))))
        self.annotations = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "annotations", "VOC"))))

    def __getitem__(self, idx):
        img_path = os.path.join(self.root, "images", self.imgs[idx])
        annotation_path = os.path.join(self.root, "annotations", "VOC", self.annotations[idx])

        img = Image.open(img_path).convert("RGB")
        annotation_root = ET.parse(annotation_path).getroot()

        boxes = []
        labels = []
        for obj in annotation_root.findall('object'):
            xmin, ymin, xmax, ymax = [int(obj.find('bndbox').find(tag).text) for tag in ('xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax')]
            label = obj.find('name').text
            label_id = ['Amanita citrina', 'Gyromitra infula', 'Hygrophoropsis aurantiaca', 'Imleria badia', 'Lactarius turpis', 'Boletus reticulatus', 'Amanita pantherina', 'Coltricia perennis', 'Amanita hemibapha', 'Amanita javanica', 'Amanita princeps', 'Russula emetica'].index(label) + 1
            boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
            labels.append(label_id)

        boxes = torch.as_tensor(boxes, dtype=torch.float32)
        labels = torch.as_tensor(labels, dtype=torch.int64)

        target = {}
        target["boxes"] = boxes
        target["labels"] = labels
        target["image_id"] = torch.tensor([idx])

        if self.transforms is not None:
            img, target = self.transforms(img, target)

        return F.to_tensor(img), target

    def __len__(self):
        return len(self.imgs)

# 数据预处理
def get_transform(train):
    transforms = []
    if train:
        transforms.append(torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(0.5))
    return torchvision.transforms.Compose(transforms)

# 加载数据集
dataset = PoisonousMushroomDetectionDataset(root='poisonous_mushroom_detection_dataset', transforms=get_transform(train=True))
dataset_test = PoisonousMushroomDetectionDataset(root='poisonous_mushroom_detection_dataset', transforms=get_transform(train=False))

indices = torch.randperm(len(dataset)).tolist()
dataset = torch.utils.data.Subset(dataset, indices[:-920])
dataset_test = torch.utils.data.Subset(dataset_test, indices[-920:])

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=lambda x: tuple(zip(*x)))
data_loader_test = DataLoader(dataset_test, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=4, collate_fn=lambda x: tuple(zip(*x)))

# 定义模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
num_classes = 15  # 14类目标 + 背景
in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features
model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features, num_classes)

# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 定义优化器
params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for images, targets in data_loader:
        images = list(image.to(device) for image in images)
        targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]

        loss_dict = model(images, targets)
        losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())

        optimizer.zero_grad()
        losses.backward()
        optimizer.step()

    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {losses.item()}')

    # 验证模型
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        for images, targets in data_loader_test:
            images = list(image.to(device) for image in images)
            targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]
            outputs = model(images)

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'poisonous_mushroom_detection_model.pth')

注意事项

• 数据格式：确保输入的数据格式正确，特别是图像文件和标注文件的格式。
• 超参数调整：根据实际情况调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳训练效果。
• 硬件要求：建议使用GPU进行训练和推理，以加快处理速度。如果没有足够的计算资源，可以考虑使用云服务提供商的GPU实例。
• 数据增强：可以通过数据增强技术（如随机翻转、旋转等）来增加模型的鲁棒性。
• 模型选择：除了Faster R-CNN，还可以尝试其他目标检测模型，如YOLOv5、SSD等，以找到最适合当前任务的模型。
• 类别平衡：虽然数据集中各类别的样本数量相对均衡，但在实际应用中可能需要进一步检查并处理类别不平衡问题，例如通过过采样或欠采样方法。

通过上述步骤，你可以成功地使用这个高质量的毒蘑菇检测数据集进行模型训练和评估。该数据集不仅适用于学术研究，还可以应用于实际的野外探险、食品安全监测系统等领域，帮助提升对毒蘑菇的识别准确性和效率。希望这个数据集能帮助你更好地理解和应用最新的深度学习技术。