Roboflow 유니버스 크랙 세분화 데이터 세트

균열 세분화 데이터 세트는 Roboflow 균열 세분화 데이터 세트는 교통 및 공공 안전 연구에 종사하는 개인을 위해 특별히 고안된 광범위한 리소스로서 돋보입니다. 자율 주행 자동차 모델을 개발하거나 단순히 여가 목적으로 컴퓨터 비전 애플리케이션을 탐색하는 사람들에게도 똑같이 유용합니다.

다양한 도로 및 벽면 시나리오에서 캡처한 총 4029개의 정적 이미지로 구성된 이 데이터 세트는 균열 세분화와 관련된 작업에 유용한 자산으로 부상하고 있습니다. 복잡한 교통 연구나 자율 주행 자동차 모델의 정확도를 높이고자 하는 경우, 이 데이터 세트는 풍부하고 다양한 이미지 모음을 제공하여 여러분의 노력을 지원합니다.

데이터 세트 구조

크랙 세분화 데이터 세트 내의 데이터 분할은 다음과 같이 설명되어 있습니다:

• 트레이닝 세트: 3717개의 이미지와 해당 주석으로 구성됩니다.
• 테스트 세트: 112개의 이미지와 각각의 주석으로 구성됩니다.
• 유효성 검사 세트: 200개의 이미지와 해당 주석을 포함합니다.

애플리케이션

균열 세분화는 인프라 유지 보수에 실용적으로 적용되어 구조적 손상을 식별하고 평가하는 데 도움을 줍니다. 또한 자동화된 시스템이 포장 도로의 균열을 감지하고 적시에 수리할 수 있도록 하여 도로 안전을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 세트 YAML

경로, 클래스 및 기타 관련 정보에 대한 세부 정보를 포함하는 데이터 세트의 구성 개요를 설명하기 위해 YAML(Yet Another Markup Language) 파일이 사용됩니다. 특히, 크랙 세분화 데이터 세트의 경우에는 crack-seg.yaml 파일은 다음에서 관리 및 액세스 할 수 있습니다. https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/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

사용법

이미지 크기가 640인 100개 시대에 대한 균열 세분화 데이터 세트에 대해 Ultralytics YOLOv8n 모델을 훈련하려면 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인수의 전체 목록은 모델 훈련 페이지를 참조하세요.

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

샘플 데이터 및 주석

균열 세분화 데이터 세트는 다양한 관점에서 캡처한 다양한 이미지와 비디오 모음으로 구성되어 있습니다. 아래는 데이터 세트의 데이터 인스턴스와 각각의 주석입니다:

• 이 이미지는 이미지 객체 분할의 예를 보여주는 것으로, 식별된 객체의 윤곽을 나타내는 마스크가 있는 주석이 달린 경계 상자가 특징입니다. 이 데이터 세트에는 다양한 위치, 환경, 밀도에서 촬영된 다양한 이미지가 포함되어 있어 이 특정 작업을 위해 설계된 모델을 개발할 수 있는 포괄적인 리소스입니다.

• 이 예는 균열 세분화 데이터 세트에서 발견되는 다양성과 복잡성을 강조하며 컴퓨터 비전 작업에서 고품질 데이터의 중요한 역할을 강조합니다.

인용 및 감사

크랙 세분화 데이터 세트를 연구 또는 개발 작업에 통합하는 경우 다음 문서를 참조하시기 바랍니다:

@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 },
}

도로 안전 및 연구 프로젝트를 위한 귀중한 리소스인 균열 세분화 데이터 세트를 만들고 유지 관리하는 Roboflow 팀에 감사의 말씀을 전합니다. 균열 세분화 데이터 세트와 제작자에 대한 자세한 내용은 균열 세분화 데이터 세트 페이지를 참조하세요.

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