Skip to content

Roboflow Universe 裂缝分割数据集

Roboflow 的 裂缝分割数据集 是一个广泛的数据资源，专为从事交通运输和公共安全研究的人员设计。它同样适用于开发自动驾驶汽车模型的人员，或仅出于娱乐目的探索计算机视觉应用的人员。

该数据集包含总共4029张从不同道路和墙壁场景中捕捉的静态图像，成为裂缝分割任务的宝贵资产。无论您是深入研究交通运输的复杂性，还是寻求提高自动驾驶汽车模型的准确性，该数据集都提供了丰富多样的图像集合来支持您的工作。

数据集结构

裂缝分割数据集中的数据划分如下：

  • 训练集：包含3717张带有相应标注的图像。
  • 测试集：包含112张带有相应标注的图像。
  • 验证集：包含200张带有相应标注的图像。

应用

裂缝分割在基础设施维护中具有实际应用，有助于识别和评估结构损坏。它还在提高道路安全方面发挥关键作用，通过使自动化系统能够检测和处理路面裂缝，以便及时修复。

数据集YAML

使用YAML（Yet Another Markup Language）文件来概述数据集的配置，包括路径、类别和其他相关信息。具体来说，对于裂缝分割数据集，crack-seg.yaml文件由https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/crack-seg.yaml管理和访问。

ultralytics/cfg/datasets/crack-seg.yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# Crack-seg dataset by Ultralytics
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/segment/crack-seg/
# Example usage: yolo train data=crack-seg.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── crack-seg  ← downloads here (91.2 MB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/crack-seg # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 3717 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 112 images
test: test/images # test images (relative to 'path') 200 images

# Classes
names:
  0: crack

# Download script/URL (optional)
download: https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/crack-seg.zip

使用方法

要在裂缝分割数据集上训练Ultralytics YOLO11n模型100个epoch，图像大小为640，您可以使用以下代码片段。有关可用参数的完整列表，请参阅模型训练页面。

训练示例

from ultralytics import YOLO

# 加载模型
model = YOLO("yolo11n-seg.pt")  # 加载预训练模型（推荐用于训练）

# 训练模型
results = model.train(data="crack-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# 从预训练的*.pt模型开始训练
yolo segment train data=crack-seg.yaml model=yolo11n-seg.pt epochs=100 imgsz=640

样本数据和标注

裂缝分割数据集包含从多个角度捕捉的图像和视频的多样化集合。以下是数据集中的数据实例及其相应标注：

数据集样本图像

  • 该图像展示了图像对象分割的示例，带有标注的边界框和轮廓出识别对象的掩码。数据集包括在不同位置、环境和密度下拍摄的多种图像，使其成为开发针对此特定任务模型的全面资源。

  • 该示例突出了裂缝分割数据集中发现的多样性和复杂性，强调了高质量数据在计算机视觉任务中的关键作用。

引用和致谢

如果您将裂缝分割数据集纳入您的研究或开发工作中，请引用以下论文：

@misc{ crack-bphdr_dataset,
    title = { 裂缝数据集 },
    type = { 开源数据集 },
    author = { 大学 },
    howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/university-bswxt/crack-bphdr } },
    url = { https://universe.roboflow.com/university-bswxt/crack-bphdr },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
}

year = { 2022 }, month = { dec }, note = { visited on 2024-01-23 }, }

我们感谢Roboflow团队创建和维护裂缝分割数据集，作为道路安全和研究项目的重要资源。有关裂缝分割数据集及其创建者的更多信息，请访问裂缝分割数据集页面。

常见问题

什么是Roboflow裂缝分割数据集？

Roboflow裂缝分割数据集是一个专门为交通和公共安全研究设计的4029张静态图像的综合集合。它非常适合自动驾驶汽车模型开发和基础设施维护等任务。该数据集包括训练、测试和验证集，有助于准确检测和分割裂缝。

如何使用裂缝分割数据集与Ultralytics YOLO11训练模型？

要在裂缝分割数据集上训练Ultralytics YOLO11模型，请使用以下代码片段。详细的说明和更多参数可以在模型的训练页面找到。

训练示例

```python from ultralytics import YOLO

加载模型

model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # 加载预训练模型（推荐用于训练）

训练模型

results = model.train(data="crack-seg.yaml", epochs=100, imgsz=640) ```

```bash

从预训练的*.pt模型开始训练

yolo segment train data=crack-seg.yaml model=yolo11n-seg.pt epochs=100 imgsz=640 ```

为什么我应该在我的自动驾驶汽车项目中使用裂缝分割数据集？

裂缝分割数据集由于其多样化的4029张道路和墙壁图像集合，非常适合自动驾驶汽车项目，提供了多种场景。这种多样性提高了用于裂缝检测的模型训练的准确性和鲁棒性，对于维护道路安全和确保及时的基础设施维修至关重要。

Ultralytics YOLO在裂缝分割方面提供了哪些独特功能？

Ultralytics YOLO提供了先进的实时目标检测、分割和分类能力，使其非常适合裂缝分割任务。它处理大数据集和复杂场景的能力确保了高准确性和效率。例如，模型的训练、预测和导出模式涵盖了从训练到部署的全面功能。

如何在研究论文中引用Roboflow裂缝分割数据集？

如果您在研究中使用了裂缝分割数据集，请使用以下BibTeX引用：

bibtex @misc{ crack-bphdr_dataset, title = { crack Dataset }, type = { Open Source Dataset }, author = { University }, howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/university-bswxt/crack-bphdr } }, url = { https://universe.roboflow.com/university-bswxt/crack-bphdr }, journal = { Roboflow Universe }, publisher = { Roboflow }, year = { 2022 }, month = { dec }, note = { visited on 2024-01-23 }, }

此引用格式确保了对数据集创建者的适当认可，并承认了其在您的研究中的使用。


📅 Created 8 months ago ✏️ Updated 13 days ago
UltralyticsAssistant glenn-jocher MatthewNoyce RizwanMunawar jk4e

Comments