煤矸石检测数据集(yolo)

yolo煤矸石检测数据集 pt模型界面，
✓3091张图片和txt标签，标签类别两类：“coal”、“rock”。
✓适用于煤矸石识别，深度学习，机器学习，yolov5 yolov6 yolov7 yolov8 yolov9 yolov10，Python

煤矸石检测数据集介绍

数据集名称

煤矸石检测数据集（Coal and Rock Detection Dataset）

数据集概述

该数据集专为煤矸石识别设计，包含3091张高清图像及其对应的YOLO格式的.txt标签文件，标签类别包括两类：“coal”（煤炭）和“rock”（岩石）。该数据集适用于使用深度学习和机器学习方法进行煤矸石识别的任务，尤其是适用于基于YOLO系列（如YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等）的模型训练。

数据集特点

高清图像：所有图像均为高清画质，确保煤矸石的细节清晰可见。
详细标注：每张图像都有对应的YOLO格式标签文件，标注了煤炭和岩石的位置信息。
标准化格式：标签文件采用YOLO格式，方便直接用于模型训练。
明确的数据划分：数据集可以根据需要划分为训练集、验证集和测试集，便于模型训练和评估。

数据集构成

图像数量：3091张高清图像
标签类别：
- coal（煤炭）
- rock（岩石）
标签格式：YOLO格式的.txt文件
数据划分：
- 训练集：主要部分用于模型训练
- 验证集：用于调整模型超参数和防止过拟合
- 测试集：用于最终评估模型性能

数据集用途

煤矸石识别：可用于训练模型识别煤炭和岩石，提高识别精度。
质量控制：帮助矿山企业及时发现和处理煤矸石分离问题，提高产品质量。
自动化检测：结合自动化设备，实现煤矸石分离的实时检测，提高生产线的效率。
研究与开发：作为基准数据集，支持学术研究和技术开发，推动目标检测技术在煤矸石识别中的应用。
教育与培训：作为教学资源，帮助学生和从业人员理解并掌握煤矸石识别的相关技术和方法。

示例代码

以下是一个简单的Python脚本示例，用于加载数据集中的图像及其对应的标签，并绘制出标注的边界框

1import os
2import cv2
3import numpy as np
4import matplotlib.pyplot as plt
5
6# 数据集目录路径
7data_dir = 'path/to/coal_and_rock_detection_dataset'
8train_image_dir = os.path.join(data_dir, 'images/train')
9train_label_dir = os.path.join(data_dir, 'labels/train')
10
11# 选取一张图像及其标签文件
12image_files = os.listdir(train_image_dir)
13image_file = image_files[0]  # 假设取第一张图
14image_path = os.path.join(train_image_dir, image_file)
15
16label_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.txt'
17label_path = os.path.join(train_label_dir, label_file)
18
19# 加载图像
20image = cv2.imread(image_path)
21
22# 加载标签文件
23with open(label_path, 'r') as f:
24    annotations = [line.strip().split() for line in f.readlines()]
25
26# 绘制图像和边界框
27plt.figure(figsize=(10, 10))
28plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
29plt.axis('off')
30
31colors = {0: 'red', 1: 'blue'}
32
33for ann in annotations:
34    class_id, x_center, y_center, box_width, box_height = map(float, ann)
35    x_min = (x_center - box_width / 2) * image.shape[1]
36    y_min = (y_center - box_height / 2) * image.shape[0]
37    x_max = (x_center + box_width / 2) * image.shape[1]
38    y_max = (y_center + box_height / 2) * image.shape[0]
39    
40    plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((x_min, y_min), x_max - x_min, y_max - y_min, edgecolor=colors[int(class_id)], facecolor='none'))
41    plt.text(x_min, y_min, 'coal' if int(class_id) == 0 else 'rock', color=colors[int(class_id)], fontsize=8)
42
43plt.show()

数据集使用指南

数据准备：确认数据集路径是否正确，并且图像和标签文件均存在指定的目录下。
数据划分：数据集可以根据需要划分为训练集、验证集和测试集。通常建议至少保留一部分数据作为独立的测试集来评估模型的泛化能力。
配置文件：确保YOLOv5/v6/v7/v8等模型配置文件中的数据集路径和类别名称与数据集中的标签一致。
模型训练：使用YOLO框架加载数据集，并开始训练模型。确保模型配置文件中数据集路径正确。

数据集结构示例

1├── coal_and_rock_detection_dataset
2│   ├── images
3│   │   ├── train
4│   │   │   ├── 00000.jpg
5│   │   │   ├── 00001.jpg
6│   │   │   └── ...
7│   │   ├── val
8│   │   │   ├── 00000.jpg
9│   │   │   ├── 00001.jpg
10│   │   │   └── ...
11│   │   └── test
12│   │       ├── 00000.jpg
13│   │       ├── 00001.jpg
14│   │       └── ...
15│   ├── labels
16│   │   ├── train
17│   │   │   ├── 00000.txt
18│   │   │   ├── 00001.txt
19│   │   │   └── ...
20│   │   ├── val
21│   │   │   ├── 00000.txt
22│   │   │   ├── 00001.txt
23│   │   │   └── ...
24│   │   └── test
25│   │       ├── 00000.txt
26│   │       ├── 00001.txt
27│   │       └── ...
28│   └── data.yaml  # 包含类别定义和数据路径

引用出处

为了确保正确引用该数据集，请查看原始数据集发布者的具体要求。如果该数据集来自某个特定的研究项目或竞赛，引用格式可能类似于以下示例：

深色版本

1@misc{dataset_paper,
2  title={Title of the Data Set},
3  author={Author Names},
4  year={Publication Year},
5  publisher={Publishing Institution},
6  url={URL of the data set}
7}