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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 Straßen- 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: EnthĂ€lt 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 Straßensicherheit, 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 zugĂ€nglich unter https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/crack-seg.yaml.

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://ultralytics.com/assets/crack-seg.zip

Verwendung

Um das Modell Ultralytics YOLOv8n auf dem Crack Segmentation Dataset fĂŒr 100 Epochen mit einer BildgrĂ¶ĂŸe 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

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n-seg.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data='crack-seg.yaml', epochs=100, imgsz=640)
# Start training from a pretrained *.pt model
yolo segment train data=crack-seg.yaml model=yolov8n-seg.pt epochs=100 imgsz=640

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:

Datensatz Beispielbild

  • Dieses Bild zeigt ein Beispiel fĂŒr die Segmentierung von Bildobjekten mit beschrifteten Bounding Boxes und Masken, die die identifizierten Objekte umreißen. 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 KomplexitĂ€t 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.



Erstellt am 2024-01-25, Aktualisiert am 2024-02-08
Autoren: chr043416@gmail.com (1), glenn-jocher (1)

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