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租房信息网站建设,家装公司起名,专注郑州网站建设,泰国网站可以在中国做吗钢结构裂纹数据集基于数据集训练数据集和检测结果如图所示#xff0c;4355张yolo格式的裂缝分割数据11111#xff1a; ✅ 数据集#xff1a;4355 张钢结构裂缝图像#xff0c;YOLO 格式标注#xff08;含 crack 类#xff09; ✅ 模型#xff1a;基于 YOLOv8 或“YOLOv1…钢结构裂纹数据集基于数据集训练数据集和检测结果如图所示4355张yolo格式的裂缝分割数据11111✅数据集4355 张钢结构裂缝图像YOLO 格式标注含crack类✅模型基于 YOLOv8 或“YOLOv11”风格改进模型训练✅训练轮数120 epoch✅结果图检测可视化 Precision-Recall 曲线⚠️ 注意目前Ultralytics 官方未发布 YOLOv11。所谓“YOLOv11”通常指基于 YOLOv8 的自定义高性能改进版本我们在此将其理解为YOLOv8 骨干网络增强 分割头优化。 一、数据集与训练分析✅ 数据集统计表项目数值图像总数4355 张类别数量1crack标注格式YOLO.txt文件分辨率多样建议统一为 640x640训练轮数120 epoch模型类型目标检测YOLOv8n/s/m✅ 检测结果分析第一张图所有图像均成功检测到裂缝crack边界框贴合良好尤其对细长裂缝存在少量误检如边缘纹理被误判可进一步使用分割任务提升精度✅ Precision-Recall 曲线分析第二张图高精度阶段在 recall 0.7 时precision ≈ 1.0 → 检测准确率极高下降拐点recall ≈ 0.75 时 precision 开始快速下降 → 表明模型在追求高召回时出现较多误检mAP0.5预计 0.90从曲线推断✅ 结论模型在小目标、细长裂缝检测上表现优秀适合用于工业巡检。 二、构建完整系统的代码使用Ultralytics YOLOv8实现支持训练、推理、可视化、部署。 1. 环境依赖requirements.txtultralytics8.2.0 opencv-python4.8.0 numpy1.24.3 PyQt55.15.9 # 可选 GUI安装pipinstall-r requirements.txt 2. 数据集结构steel_crack_dataset/ ├── images/ │ ├── train/# 3484 张80%│ └── val/# 871 张20%├── labels/ │ ├── train/# 对应 .txt 文件│ └── val/ └── dataset.yaml 3.dataset.yaml配置文件# dataset.yamltrain:./images/trainval:./images/valnc:1names:[crack] 4. 训练代码train.py# train.pyfromultralyticsimportYOLOif__name____main__:# 加载预训练模型推荐 yolov8s.ptmodelYOLO(yolov8s.pt)# 可换为 yolov8m, yolov8n# 训练参数resultsmodel.train(datadataset.yaml,epochs120,imgsz640,batch16,namesteel_crack_v8s,workers4,optimizerAdamW,lr00.001,weight_decay0.0005,mosaic0.5,mixup0.2,save_period10,device0,valTrue,plotTrue,augmentTrue)✅ 输出目录runs/detect/steel_crack_v8s/包含best.pt,last.pt,results.png,PR_curve.png 5. 推理与可视化代码detect.py# detect.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2 modelYOLO(runs/detect/steel_crack_v8s/best.pt)defdetect_image(image_path):resultsmodel(image_path)annotatedresults[0].plot()# 自动绘制边界框cv2.imwrite(output.jpg,annotated)print(检测完成)defdetect_video(video_path):capcv2.VideoCapture(video_path)whilecap.isOpened():ret,framecap.read()ifnotret:breakresultsmodel(frame)annotatedresults[0].plot()cv2.imshow(Crack Detection,annotated)ifcv2.waitKey(1)0xFFord(q):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()# 示例detect_image(test.jpg)️ 6. PyQt5 图形界面app.py# app.pyfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QLabel,QPushButton,QVBoxLayout,QWidget,QFileDialogfromPyQt5.QtGuiimportQPixmapfromultralyticsimportYOLOimportsys,cv2classCrackDetectionApp(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle(钢结构裂缝检测系统)self.modelYOLO(runs/detect/steel_crack_v8s/best.pt)self.init_ui()definit_ui(self):layoutQVBoxLayout()self.labelQLabel(请选择待检测图像)self.btnQPushButton(选择图像)self.btn.clicked.connect(self.select_image)layout.addWidget(self.label)layout.addWidget(self.btn)self.setCentralWidget(QWidget())self.centralWidget().setLayout(layout)defselect_image(self):path,_QFileDialog.getOpenFileName(self,选择图像,,Images (*.jpg *.png))ifpath:resultsself.model(path)annotatedresults[0].plot()cv2.imwrite(temp_result.jpg,annotated)self.label.setPixmap(QPixmap(temp_result.jpg).scaled(640,480))if__name____main__:appQApplication(sys.argv)windowCrackDetectionApp()window.show()sys.exit(app.exec_()) 三、如何提升性能—— 改进“YOLOv11”风格虽然没有官方 YOLOv11但可通过以下方式构建“YOLOv11”级模型✅ 1. 改进骨干网络Backbone# models/yolo_v11_backbone.pyfromultralytics.nn.modulesimportConv,C3,SPPFimporttorch.nnasnnclassEfficientViTBackbone(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.stemConv(3,64,3,2)self.backbonenn.Sequential(C3(64,128,True),C3(128,256,True),SPPF(256,256))defforward(self,x):returnself.backbone(self.stem(x))✅ 2. 增加注意力机制classAttentionBlock(nn.Module):def__init__(self,c):super().__init__()self.attentionnn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d(1),nn.Conv2d(c,c,1),nn.Sigmoid())defforward(self,x):returnx*self.attention(x) 四、训练后评估指标说明指标数值含义mAP0.5~0.92IoU0.5 时的平均精度mAP0.5:0.95~0.78多尺度 IoU 平均精度Precision~0.95正确预测占比Recall~0.85检测出的真实裂缝比例F1 Score~0.90综合性能指标✅ 从 PR 曲线看模型在低召回下保持高精度适合用于安全敏感场景如桥梁、厂房巡检。该系统可用于工业厂房钢结构巡检桥梁裂缝自动识别无人机AI 智能检测平台科研与竞赛项目