Question

当我在做我的项目时，该项目将检测在跑道上发现的FOD（外来物体杂质）。 FOD包括螺母，螺栓，螺钉，锁紧线，塑料碎片，石头等，可能会对飞机造成损坏。现在，我已经在Internet上搜索以找到任何图像数据集，但是没有与FOD相关的数据集。现在，我的问题是指导我，如何制作自己的图像数据集，然后将其用于训练目的。

请指导我制作用于分类和检测目的的图像数据集。以及所需的数据预处理。谢谢，等待回复！

Answer 1

尽管有关您的要求和机器规格的问题有点模糊，但我将尽力回答。您需要对象检测来完成任务。您可以使用许多可用的模型，例如Yolo，SSD等。

要创建自己的数据集，请按照以下步骤操作：

在各种条件，视点和背景下为您的关注对象拍摄大量图像。（每堂课大约2000个就足够了。）
现在注释（或标记）对象在图像中的位置。如果您使用的是 Yolo ，请使用Yolo-mark进行注释。对于SSD和其他型号，应该还有其他类似的工具。
现在您可以开始训练了。

这些步骤应该可以帮助您入门或至少指向正确的方向。

Answer 2

您可以使用此代码构建自己的数据集。我写的，它正常工作。您需要导入库并添加您的 DATADIR 。

if __name__ == "__main__":
    
    for category in CATEGORIES:
        path = os.path.join(DATADIR, category)
        class_num = CATEGORIES.index(category)
        for img in os.listdir(path):
            try:
                img_array = cv2.imread(os.path.join(path,img))
                new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
                training_data.append([new_array, class_num])
            except Exception as e:
                pass
            
            
    for features, label in training_data:
        x_train.append(features)
        y_train.append(label)
        
        
    #create pikle
    pickle_out = open("x_train.pickle", "wb")
    pickle.dump(x_train, pickle_out)
    pickle_out.close()
    
    pickle_out = open("y_train.pickle", "wb")
    pickle.dump(y_train, pickle_out)
    pickle_out.close()

Answer 3

如果您完全从头开始，您可以使用 Play 商店中提供的“数据集目录”。该应用程序可帮助您使用移动设备创建自定义数据集。您必须登录您的 Google Drive，以便您的数据集存储在 Drive 而不是您的手机上。此外，它还包含为分类和回归预测模型标记实体。目前，该应用支持二值图像分类和图像回归。

希望这有帮助！

下载链接： https://play.google.com/store/apps/details?id=com.applaud.datasetdirectory

如何制作自己的自定义图像数据集？

3 个答案: