2401_88441190的博客

如何使用yolov8训练铝片表面缺陷图像分割和目标检测数据集进行训练，有josn文件可供图像分割，xml文件目标检测。 四种缺陷：针孔、擦伤、脏污、褶皱

智慧桥梁数据集，桥梁部件和缺陷多标签分割与检测数据集，5.4GB，添加图片注释，不超过 140 字（可选）来自100多座不同桥梁的9920张图像，添加图片注释，不超过 140 字（可选）专门为实际使用而设计的包括桥梁检查标准定义的所有视觉上独特的损伤类型。数据集中的标签类别，共分为3大类，19小类，分割提供yolo，json两种标注方式，检测提供yolo标注方式。添加图片注释，不超过 140 字（可选） 第一类[1]混凝土缺陷标签：空洞、风化、短吻鳄裂缝、剥落、重新成型、暴露的钢筋、空洞区

如何使用YOLOv8进行太阳能电池板缺陷检测，并使用PyQt构建一个包含图片检测、视频检测和摄像头实时检测功能的UI界面。项目结构深色版本solar_panel_defect_detection/├── dataset/│ ├── images/│ │ ├── train/│ │ ├── val/│ │ └── test/│ ├── labels/│ │ ├── train/│ │ ├── val/│ │ └── test/

​如何使用YOLOv5到YOLOv10来训练一个包含导线散股和塔材锈蚀两类缺陷的输电线路图像检测数据集，并附上详细的训练代码和步骤。数据集描述该数据集包含以下信息：数据量：2399张图像导线散股（Conductor Loosening）：992张塔材锈蚀（Tower Corrosion）：1407张类别：2类Conductor LooseningTower Corrosion标注：每个图像都有对应的VOC格式的XML标注文件和YOLO格式的TXT标注文件数据集组织假设你的数据集目

​如何使用YOLOv8来训练一个包含3200张图像的轴承缺陷检测数据集，并附上详细的训练代码和步骤。数据集描述该数据集包含以下信息：数据量：3200张图像类别：3类Imperfection-on-edges（边缘缺陷）Crack（裂纹）Normal（正常）数据集组织假设你的数据集目录结构如下：bearing_defect_detection_dataset/├── train/│ ├── images/│ └── labels/├── v

​如何使用YOLOv8来训练一个包含4312张图像的钢材表面缺陷检测数据集，并介绍如何使用OpenCV和Tkinter构建一个GUI应用程序来进行图片、视频以及实时摄像头的检测。数据集描述该数据集包含以下信息：数据量：4312张图像类别：6类龟裂（crazing）夹杂物（inclusion）斑块（patches）点蚀表面（pitted_surface）轧入鳞片（rolled-in_scale）划痕（scratches）数据集组织假设你的数据集目录结构如下：steel_

JPEGWD,分类识别检测12000张，带分类识别标签，拼接焊件焊缝数据集1800版本，三类别检测PEGWD数据集，焊接缺陷检测NDT专用数据集,RGB钢板焊缝缺陷识别任务和分类任务数据集