Roboflow Universum Riss-Segmentierungsdatensatz
Der Roboflow Crack Segmentation Dataset ist eine umfangreiche Ressource, die speziell fĂŒr Personen entwickelt wurde, die sich mit Verkehr und öffentlicher Sicherheit befassen. Er ist auch fĂŒr diejenigen von Nutzen, die an der Entwicklung von Modellen fĂŒr selbstfahrende Autos arbeiten oder einfach nur zu Freizeitzwecken Bildverarbeitungsanwendungen erforschen.
Dieser Datensatz umfasst insgesamt 4029 statische Bilder von verschiedenen StraĂen- und Mauerszenarien und ist ein wertvolles Hilfsmittel fĂŒr die Risssegmentierung. Ganz gleich, ob du dich mit den Feinheiten der Verkehrsforschung beschĂ€ftigst oder die Genauigkeit deiner Modelle fĂŒr selbstfahrende Autos verbessern willst, dieser Datensatz bietet eine reichhaltige und vielfĂ€ltige Sammlung von Bildern, die dich bei deinen BemĂŒhungen unterstĂŒtzen.
Struktur des Datensatzes
Die Aufteilung der Daten im Crack Segmentation Dataset ist wie folgt:
- Trainingsset: Besteht aus 3717 Bildern mit entsprechenden Kommentaren.
- Testsatz: Besteht aus 112 Bildern und den dazugehörigen Kommentaren.
- Validierungsset: EnthÀlt 200 Bilder mit den dazugehörigen Anmerkungen.
Anwendungen
Die Risssegmentierung findet praktische Anwendung in der Infrastrukturinstandhaltung und hilft bei der Erkennung und Bewertung von StrukturschĂ€den. Sie spielt auch eine wichtige Rolle bei der Erhöhung der StraĂensicherheit, indem sie automatisierte Systeme in die Lage versetzt, Fahrbahnrisse zu erkennen und rechtzeitig zu reparieren.
Datensatz YAML
Die Konfiguration des Datensatzes wird in einer YAML (Yet Another Markup Language)-Datei beschrieben, die Details ĂŒber Pfade, Klassen und andere relevante Informationen enthĂ€lt. FĂŒr den Crack Segmentation-Datensatz wird die crack-seg.yaml
Datei wird verwaltet und ist zugÀnglich unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/crack-seg.yaml.
ultralytics/cfg/datasets/crack-seg.yaml
# Ultralytics YOLO đ, 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
# âââ ultralytics
# âââ datasets
# âââ crack-seg â 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://ultralytics.com/assets/crack-seg.zip
Verwendung
Um das Modell Ultralytics YOLOv8n auf dem Crack Segmentation Dataset fĂŒr 100 Epochen mit einer BildgröĂe von 640 zu trainieren, kannst du die folgenden Codeschnipsel verwenden. Eine vollstĂ€ndige Liste der verfĂŒgbaren Argumente findest du auf der Seite Modelltraining.
Beispiel fĂŒr einen Zug
Beispieldaten und Anmerkungen
Der Datensatz zur Riss-Segmentierung umfasst eine vielfÀltige Sammlung von Bildern und Videos, die aus verschiedenen Perspektiven aufgenommen wurden. Nachfolgend findest du einige Daten aus dem Datensatz mit den dazugehörigen Kommentaren:
-
Dieses Bild zeigt ein Beispiel fĂŒr die Segmentierung von Bildobjekten mit beschrifteten Bounding Boxes und Masken, die die identifizierten Objekte umreiĂen. Der Datensatz enthĂ€lt eine Vielzahl von Bildern, die an unterschiedlichen Orten, in unterschiedlichen Umgebungen und in unterschiedlichen Dichten aufgenommen wurden, was ihn zu einer umfassenden Ressource fĂŒr die Entwicklung von Modellen fĂŒr diese spezielle Aufgabe macht.
-
Das Beispiel unterstreicht die Vielfalt und KomplexitÀt des Crack-Segmentierungsdatensatzes und verdeutlicht die entscheidende Rolle qualitativ hochwertiger Daten bei Computer-Vision-Aufgaben.
Zitate und Danksagungen
Wenn du den Datensatz zur Risssegmentierung in deine Forschungs- oder Entwicklungsarbeit einbeziehst, beziehe dich bitte auf das folgende Dokument:
@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 },
}
Wir möchten dem Team von Roboflow dafĂŒr danken, dass es den Risssegmentierungsdatensatz als wertvolle Ressource fĂŒr Verkehrssicherheits- und Forschungsprojekte erstellt und gepflegt hat. Weitere Informationen ĂŒber den Risssegmentierungsdatensatz und seine Ersteller findest du auf der Seite zum Risssegmentierungsdatensatz.