红外光伏缺陷目标检测数据集

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原创 2026-11-03 21:11:38 242 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于小样本学习的光伏红外图像缺陷检测（中）据提取错误的难例分析，在小样本训练条件下，Faster-RCNN和SSD等算法在组串边缘的一些偏暗的组件上出现比较多的漏检，存在明显的候选区域提取效果的下降。同时，随着训练样本数量的下降，错检的情况也在增加。错检主要分为两类，一种是对于单个或多个组件区域的重复提阅读详情

第一部分为数据集详细介绍，第二部分为目标检测论文模板。

第一部分红外光伏缺陷目标检测数据集详细介绍

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图 1：红外光伏缺陷目标检测数据集标题背景。

数据集名称：红外光伏缺陷目标检测数据集。 数据集面向光伏组件红外图像中的缺陷区域定位，包含 22,842 张图片、1 类标注对象、64,934 个矩形目标框，配有 22,842 个 YOLO 文本标注文件。数量按现有图像文件和可解析的标注条目统计；“图片数”与“目标框数”分别计量。

一、数据集文件结构

数据主体为 Common_data 文件夹，下设 3 个划分文件夹：train、valid、test，每个划分各有 images 与 labels 两个子文件夹。以下均为数据主体内部的相对位置。

文件夹名称	层级	存放内容	数量
`Common_data`	数据主体根文件夹	三个数据划分、类别配置及辅助缓存；本行为汇总	22,842 张图像；22,842 个标注文件
`Common_data/train`	划分文件夹	训练集，下含 `images` 与 `labels`	21,475 张图像 + 21,475 个标注文件
`Common_data/train/images`	图像子文件夹	训练集图像	21,475 张
`Common_data/train/labels`	标注子文件夹	训练集对应的 YOLO `.txt` 矩形标注	21,475 个
`Common_data/valid`	划分文件夹	验证集，下含 `images` 与 `labels`	896 张图像 + 896 个标注文件
`Common_data/valid/images`	图像子文件夹	验证集图像	896 张
`Common_data/valid/labels`	标注子文件夹	验证集对应的 YOLO `.txt` 矩形标注	896 个
`Common_data/test`	划分文件夹	测试集，下含 `images` 与 `labels`	471 张图像 + 471 个标注文件
`Common_data/test/images`	图像子文件夹	测试集图像	471 张
`Common_data/test/labels`	标注子文件夹	测试集对应的 YOLO `.txt` 矩形标注	471 个

汇总行与子文件夹行描述同一批文件，数量不能重复相加。图像和标注在同一划分内按文件名主体一一对应；一个文本标注文件可记录零个、一个或多个矩形框。数据还包含以下辅助文件。

文件名称	所在位置	主要内容
`data.yaml`	`Common_data`	数据划分与类别配置，定义一个类别 `defect`
索引缓存	`Common_data` 内	3 个缓存文件（`test/labels.cache`、`train/labels.cache`、`valid/labels.cache`），不计入图像或标注样本

二、标注对象及对应数量

数据集仅有 1 类标准标注对象，类别 ID 为 0，原标签为 defect，中文对应名为“缺陷”。该标签统一表示已标注的缺陷区域，未再细分缺陷原因或形态子类。

类别 ID	中文对应名	原标签	标注框数量	含该类目标的图片数量	框数占比
0	缺陷	`defect`	64,934	22,733	100%

同一张图片可能包含多个缺陷框，因此目标框数可以大于含该类目标的图片数。含类图片数指至少有一个 defect 标注框的图像，每张图只计一次。另有 109 张图片对应空标注文件，即这些图片没有记录任何缺陷框；空标注不代表对真实设备健康状态作出诊断。

上述 64,934 个框是原始可解析条目的总数，其中包含 1,243 条边界轻微超出图像范围的原标注；63,691 个框的类别与几何边界符合范围要求。总量表与划分表保留这些原始条目，没有把原标注裁剪、修正或删除后另算成清洗规模。

三、画面内容与任务边界

画面以光伏组件、组件间连接位置和成排光伏阵列为主体，可见近距离组件表面、斜向拍摄的局部组件，以及包含地面、植被和阵列间通道的较大视野。红外显示采用不同伪彩色外观，组件表面可出现孤立亮点、多个分散亮区、条带状变化或较大范围的明暗差异；这些外观变化均统一对应现有的缺陷标签，不额外解释为具体故障类型。

部分图像将可见光画面与红外画面左右并置。不同图片中的组件排列方向、拍摄尺度、背景占比和显示色调并不相同；已有矩形标注可能只覆盖一个较小区域，也可能覆盖组件中的较大片段。图 2 选取六幅不同外观的真实样本，包含单框、多框和并置画面，供理解标注内容与画面形式。

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图 2：标注对象样例。青色矩形为图像对应的已有缺陷标注，不是模型预测；各面板保留原始画幅比例，所选样本仅展示部分画面外观。

标注支持的任务是 单类别图像目标检测：给出缺陷所在的轴对齐矩形范围，并将其归入 defect 类。矩形框并不等于缺陷精细轮廓，也不代表整块组件的完整边界；同一组件或同一画面可以对应多个已标注区域。

现有标签没有区分电池片故障、旁路二极管异常、热斑等具体子类，因此不能直接训练这些子类的分类器。图像中的明暗或伪彩色用于呈现红外画面外观，现有交付的 JPG 图像与矩形标签不包含逐像素辐射测温数据或可核对的温度标定，不能据此直接输出真实温度、温差、发电损失、故障机理或危险等级。数据也没有像素级分割掩膜、时间序列轨迹和组件电气参数。

四、规模、划分与类别分布

1. 总体规模与图像属性

全体数据共 22,842 张图片、22,842 个文本标注文件、64,934 个缺陷框。共包含 3 种图像尺寸，主要尺寸为 640 × 640 像素（21,351 张）。文件格式为 JPEG（22,842 张）；解码色彩模式为 RGB（22,842 张）。色彩模式描述文件存储形式，不表示具备辐射温度测量通道。

图像宽 × 高（像素）	图片数量	图片占比
640 × 640	21,351	93.47%
700 × 700	807	3.53%
800 × 800	684	2.99%

2. 现有训练、验证与测试划分

以下按现有文件夹划分统计，比例以全体 22,842 张图片为分母；未将其改写成预设的整数比例。百分比保留两位小数，分项相加可能因四舍五入略偏离 100%。

数据划分	图片数量	图片占比	标注文件数	目标框数量	空标注图片数
训练集 `train`	21,475	94.02%	21,475	60,673	107
验证集 `valid`	896	3.92%	896	2,945	1
测试集 `test`	471	2.06%	471	1,316	1
合计	22,842	100%	22,842	64,934	109

3. 单类别在各划分中的分布

所有已标注目标均属于缺陷类，类别框数占比为 100%。下表区分“缺陷框数”和“包含缺陷框的图片数”，并给出各划分贡献的框数比例。

数据划分	缺陷框数	含缺陷框的图片数	占全部缺陷框比例
训练集 `train`	60,673	21,368	93.44%
验证集 `valid`	2,945	895	4.54%
测试集 `test`	1,316	470	2.03%
合计	64,934	22,733	100%

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图 3：类别数量与数据划分。左图为唯一类别的总框数，中图为各划分图片数量及其占比，右图为各划分缺陷框数量及其占比；图片占比以 22,842 张为分母，框数占比以 64,934 个原始框为分母。

本数据不存在多类别之间的数量分布；不同划分内的图片数、含目标图片数和目标框数是三种不同口径，使用时应分别读取。

第二部分目标检测论文模板

基于 YOLO26s 与尺度加权训练的红外光伏缺陷目标检测研究（模拟数据示例版）

模拟数据声明：本文尚未训练或测试任何模型，也未清洗或重新划分数据。数据集数量及质量检查来自实际文件；三张结果表的数值、图3曲线和图4模型列均由人为构造，仅演示论文图表写法，属于模拟示例，非实测。摘要、分析与结论中的数值也只对应模拟情形。图3提供150轮模拟曲线，图4提供人工构造框和分数；两图均非模型实验输出，不能据此证明方法有效。

中文摘要

光伏组件图像中的热异常外观受成像距离、背景和显示方式影响，小区域定位与跨外观识别存在困难。本文面向红外光伏缺陷目标检测数据集，拟以 YOLO26s 构建单类检测基线，研究有界亮度对比度增强与尺度加权框回归两种训练策略。实际数据包含22842张RGB图像与64934个可解析标注框，仅设定defect一类；其中1243个框存在轻微越界，原划分还有跨集合重复，因此正式实验须先核验标注并隔离内容组。以下为模拟示例，非实测：联合方案的AP50:95设为61.3%，较示例基线高2.9个百分点。该差异并非训练所得，不能作为性能证据。本文给出可补充真实结果的实验框架，方法效果和跨场景适用性仍待验证。

关键词：光伏组件；热缺陷；目标检测；YOLO26s；尺度加权；数据独立性

1 引言

利用巡检图像定位光伏组件的异常区域，可以为人工复核提供空间线索。与整图分类相比，目标检测还需确定矩形位置，因此同时受到目标尺度、边缘对比度和背景纹理的影响。热显示中的亮区不必然对应同一种电气故障，遮挡、反射及不同显示外观也可能改变局部特征。模型输出应服务于图像区域筛查，其能力边界不能从标签名称之外扩展。

当前数据统一采用defect标签，适合研究单类异常区域定位，却不支持将预测进一步划分为电池故障、旁路二极管故障或热斑等子型。不同图像还可能来自相同组件或重复内容，随机按文件划分会高估有效样本独立性。若只汇报总体精度而忽略这类关联，模型对新组件的表现就难以解释。

本文拟保持检测架构不变，从训练输入与定位监督两方面设置实验：用有界亮度和对比度变换考察显示外观扰动，用真实框尺度调整回归贡献，并通过两因素消融分别检查作用。研究同时明确重复标注裁决、划分隔离和推理计时口径。以上均为拟议方案，不能将框架的新近发布或模拟表中的较高数值当作创新有效性的证明。

2 相关工作

目标检测通常采用候选区域、密集预测或目标查询等路线。不同模型在特征融合、正样本分配和后处理上各有取舍，通用数据上的性能不能直接等同于光伏图像上的结果。实际比较需要统一数据、输入尺度、评价器和训练预算，并注明预训练条件差异。

截至2026年11月3日核验，YOLO26为Ultralytics已正式发布的最新YOLO系列，YOLO27仍是未公开实现与权重的预告。本文选择可用的YOLO26s，并固定软件版本8.4.200；这一表述限定于该系列，不宣称其为所有研究路线中的全局最新模型。

尺度重加权和数据增强可改变优化过程，但单类数据并不需要套用多类频次均衡。过强外观变化可能破坏异常模式，过大尺度权重也可能放大标注噪声。因此，本文采用有界参数与独立消融，不预设少数尺度或复杂背景必然获得改善。

单类设置降低了类别区分维度，却没有消除背景误报和定位难度。组件边框、重复排列和高亮区域可能与异常目标同时出现，检测器仍需区分候选区域与背景，并保持相邻目标的边界。因此，本研究将识别分数与定位误差共同纳入分析，而不以标签数量少推断任务简单。

3 方法

3.1 检测框架与外观增强

拟议方法记为YOLO26s-IR。网络通过Conv、C3k2、SPPF及C2PSA提取特征，经双向融合形成P3/8、P4/16、P5/32三个尺度表示，输出defect分数与矩形框。双头训练保留一对多和一对一分支，一对一分支的输入特征在训练时分离梯度；两种策略均不增加推理分支。
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图 1 网络架构示意图。 对应图片文件：论文配图/图1_网络架构示意图.png。实线表示特征与推理流程，虚线表示训练监督；A、B是拟议训练策略，图示不代表已实现模型。

策略A对归一化图像采用共享通道系数的有界变换

$x'=\operatorname{clip}\{a(x-\mu)+\mu+b,0,1\},\qquad a\sim U(0.9,1.1),\quad b\sim U(-0.05,0.05).$

其中μ为当前图像的通道共享均值，以0.5概率执行。该变换只研究显示域外观变化，不解释为真实温度改变；关闭额外色相与饱和度扰动。标注位置随几何增强同步处理，亮度变换本身不改变框坐标。

3.2 尺度加权回归与总损失

设正样本i匹配的真实框归一化面积为a_i，τ为清洗后训练集真实框面积的下四分位数，策略B定义

$s_i=\operatorname{clip}\left(\sqrt{\frac{\tau}{a_i+\varepsilon}},1,2\right),\qquad L_{r}^{B}=\frac{\sum_i w_i s_i\ell_{r,i}}{\max(\sum_i w_i s_i,1)}.$

ε=10^{-6}，w_i为任务分配的软目标分数之和。回归项r分别取CIoU和归一化LTRB距离L1；L1对四个方向取均值，水平和垂直距离分别按图像宽高归一化。尺度由真实框而非预测框计算，τ仅由训练部分估计。B关闭时令s_i=1，恢复基线归一化；类别项仍为BCE，不使用类别均衡权重。

$L_{\rm cls}=-\frac{\sum_{i,c}[q_{ic}\log p_{ic}+(1-q_{ic})\log(1-p_{ic})]}{S},\quad S=\max(\sum_{i,c}q_{ic},1),$

$\ell_{\rm CIoU}=1-\operatorname{IoU}+\frac{\rho^2(\mathbf c,\mathbf c^*)}{d^2}+\eta v,\quad v=\frac4{\pi^2}\left(\arctan\frac{w^*}{h^*}-\arctan\frac wh\right)^2,\quad \eta=\frac{v}{1-\operatorname{IoU}+v+\varepsilon}.$

其中ρ表示框中心距离，d为最小包围矩形对角线长度。单分支与双分支目标写为

$L_h=7.5L_{\rm CIoU}^{B}+0.5L_{\rm cls}+1.5L_{\rm L1}^{B},\qquad L=\alpha(u)L_{\rm o2m}+[1-\alpha(u)]L_{\rm o2o}.$

α(u)=0.1+0.7max[1−u/max(E−1,1),0]，E为训练轮数，u为损失调度更新次数。当前实现reg_max=1，不使用DFL或独立目标存在性损失。B同时作用于两个分支的两种回归项，不能写成官方默认组件。

3.3 评价指标

对类别正确且达到匹配交并比的预测建立一一匹配，分别累计TP、FP与FN，定义

$P=\frac{TP}{TP+FP},\quad R=\frac{TP}{TP+FN},\quad \operatorname{IoU}=\frac{|B\cap G|}{|B\cup G|},$

$AP_{c,t}=\frac1{101}\sum_{k=0}^{100}P^{\rm interp}_{c,t}(k/100),\qquad \operatorname{mAP}_{50:95}=\frac1{10C}\sum_{c=1}^{C}\sum_{t\in\{.50,.55,\ldots,.95\}}AP_{c,t}.$

本任务C=1，mAP即单类AP的对应平均。拟统一使用同一COCO式评价器、每图至多100个预测及全部面积范围；另报告原图框面积不超过32²像素的AP_S。P、R预设置信度0.25和匹配IoU0.50，AP保留完整分数排序。无分母时按评价器规则处理，不能混用不同框架的默认积分。

4 数据集与实验设置

4.1 实际内容与质量边界

红外光伏缺陷目标检测数据集实际有22842张可解码RGB图像及同量TXT，尺寸640²、700²、800²像素分别21351、807、684张。64934个可解析框中63691个边界合规，1243个在左侧或上侧轻微越界，最大约1像素，涉及1134张图；其中2个框中心也越界，不能统称全部框合规。22733张图含defect标注，109个空标签不直接当作已认证的无缺陷负例。
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图 2 数据集样本标签示例图。 对应图片文件：论文配图/图2_数据集样本标签示例图.png。样例展示真实图像及已有标注，包含不同显示外观；并置画面按完整原图展示，不将其说成已校准配准的多模态输入。

原train、valid、test分别21475、896、471张，占94.0154%、3.9226%、2.0620%，对应60673、2945、1316框。像素重复共有990组、2923张，独立内容为20909份；211组跨划分重复涉及629张，原集合存在明确内容泄漏风险。738个重复组标注不同，其中530组框数不同；不能随意取某一副本代替人工裁决。

正式实验拟先汇集同图标注并人工复核，记录是否合并或修正；对越界框保留原记录，裁剪后仅保留具有正面积的有效交集并复核语义。随后按内容组约7∶2∶1划分，尽可能隔离组件或拍摄场景。上述处理尚未执行，清洗后样本数、框数及实际分组数量均为【待统计】，也未证明排除了近重复。

同图标注只作为核验候选，不直接将所有框取并集，也不以框数较多者自动作为真值。人工裁决应保存原标注、处理理由和最终对应关系。划分先冻结再进行增强，同一内容组的全部衍生样本留在同一集合；验证集用于选择配置，测试集不参与权重参考面积或增强幅度估计。

4.2 训练与比较协议

拟统一输入640×640，等比例缩放填充；基准增强为水平翻转0.5、旋转±5°、平移0.05及缩放0.2。Mosaic、MixUp和色相饱和度增强均关闭，以减少对异常外观的无依据改变。A、B分别按方法部分预设执行；验证和测试只做确定性尺寸处理。

训练预设150轮、batch=16、AdamW初始学习率0.001、末端0.00001、权重衰减0.0005、预热3轮与余弦退火，启用混合精度。随机种子0、1、2各运行一次，按验证集AP50:95选择检查点；三组人工示例数值不代表这三次训练已完成。

目标环境预设为Ubuntu22.04、单张RTX4090 24GB、至少16核CPU与64GB内存；Python3.11、PyTorch2.7.1、CUDA12.6及Ultralytics8.4.200。它们是计划配置，不是本机实测记录；实际执行须冻结依赖与驱动。AdamW是本文比较设定，不冒充官方MuSGD预训练配方。

比较YOLOv8s、YOLO11s、RT-DETR-R18、YOLO26s与YOLO26s-IR，共享同一清洗划分、训练预算、输入和评价口径，记录预训练及框架差异。YOLO26s显式设置nms=False选择一对一免NMS路径，不能把默认一对多加NMS路径与之混写。

5 实验结果与分析

5.1 模型比较

表1为人为构造的均值±样本标准差，全部指标以百分比表示，仅演示结果分析。三个人工数值按均值−标准差、均值、均值＋标准差构造，不是训练重复或统计推断证据。

表 1 模型对比表（模拟示例，非实测）

模型	P/%	R/%	AP50/%	AP50:95/%
YOLOv8s	86.4±0.3	80.8±0.5	86.1±0.3	54.9±0.4
YOLO11s	87.0±0.3	81.9±0.4	87.2±0.3	56.2±0.3
RT-DETR-R18	87.6±0.4	82.8±0.4	87.9±0.3	57.1±0.4
YOLO26s	88.1±0.3	83.6±0.4	88.5±0.2	58.4±0.3
YOLO26s-IR	89.2±0.2	85.8±0.3	90.0±0.2	61.3±0.3

模拟设定中，联合方案AP50:95较YOLO26s高2.9个百分点，P与R分别高1.1、2.2个百分点。数字排列只展示比较方式，不能据此认定真实模型排名、显著性或跨场景优势；正式实验须整体替换本表。

5.2 两因素消融

四组消融共享主体、分配策略、损失系数和调度。关闭A仅取消额外外观变换，关闭B仅令尺度系数为1；其余设置不变，便于区分输入扰动与回归重加权的贡献。

表 2 消融实验表（模拟示例，非实测）

组别	A外观增强	B尺度加权	AP50:95/%	AP_S50:95/%
基线	否	否	58.4±0.3	36.8±0.6
仅A	是	否	59.5±0.3	38.2±0.5
仅B	否	是	60.1±0.2	40.3±0.6
A+B	是	是	61.3±0.3	42.5±0.5

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图 3 训练损失与验证指标曲线图。 对应图片文件：论文配图/图3_训练损失与验证指标曲线图.png。模拟示例，非实测。图中为三种模型150轮的人工回归损失、分类损失和验证AP曲线；每轮数据另存于论文配图/模拟数据/图3_训练曲线模拟数据.csv，不是训练日志。回归面板统一按7.5CIoU+1.5L1构造模拟量，不代表各模型原生损失项。

图3以固定随机种子生成平滑趋势并叠加小幅起伏，提供完整的读图示范。三种模型的模拟AP50末值分别设为87.2%、88.5%、90.0%，AP50:95末值分别设为56.2%、58.4%、61.3%；这些是人工设定的展示参数，不是从实验获得的收敛或泛化证据。曲线与表格共享部分示例终值，但不代表同一组实际验证、测试或多次训练记录。

模拟差值A、B、联合方案分别为1.1、1.7、2.9个百分点，交互项61.3−59.5−60.1+58.4=0.1个百分点。这个人为差值不能支持协同效应结论。AP_S仅用于预先定义的小目标分析，仍须结合真实预测、匹配错误和标注复核解释。

未来还应按目标大小、已有框数量和画面外观分层检查错误。若总体AP提高而某类显示风格误报增加，不能仅以一个平均值概括改进。上述分层沿用同一测试集合和匹配规则，避免在观察结果后选择对方法有利的阈值。

5.3 效率与定性展示

拟在相同GPU上以640²输入、batch=1、FP16计时，预热100次后重复1000次并同步GPU，计入预处理、前向和后处理，排除磁盘读取。表3的参数量、GFLOPs及延迟也全为模拟设定，未由代码统计；FPS仅按1000除以平均毫秒数计算。

表 3 推理效率对比表（模拟示例，非实测）

模型	参数量/M	GFLOPs	平均延迟/ms	中位延迟/ms	P95/ms	FPS
YOLOv8s	11.10	28.20	7.20	7.00	8.70	138.89
YOLO11s	9.35	21.30	6.65	6.50	8.10	150.38
RT-DETR-R18	20.00	59.50	10.10	9.90	12.60	99.01
YOLO26s	9.40	20.70	6.10	5.95	7.50	163.93
YOLO26s-IR	9.40	20.70	6.12	5.96	7.55	163.40

A、B仅作用于训练，示例保持基线与联合方案参数量和计算量相同。0.02毫秒的示例差值不能解释为新增推理结构开销。中位数和P95独立指定，必须在正式实验中由实际延迟序列重算。
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图 4 不同模型检测可视化对比图。 对应图片文件：论文配图/图4_不同模型检测可视化对比图.png。模拟示例，非实测。已有标注列使用真实GT，其余三列展示人工构造的检测框及置信度，用于说明定位偏差、漏框和额外框的展示方式，不是模型预测。逐框数据另存于论文配图/模拟数据/图4_检测框模拟数据.json，不能据此判断模型优劣，也不对应表1的评估结果。

6 讨论

本任务的首要限制是监督与样本独立性。完全相同图像出现不同框，可能来自不同标注范围，不能简单将其视为多份独立证据。若直接沿用原划分，模型可能在测试阶段再次遇到训练内容；分组隔离只能解决已检出的重复，还需核查近重复与同组件关联。

尺度加权也有双重作用：提高小框的回归贡献可能改善定位，也可能放大越界或不完整标注的影响。因此，应在真实实验中报告误检、漏检与小框边缘案例，检查增益是否仅集中于特定显示样式。外观增强不能替代独立设备、季节或电站上的外部验证。

此外，普通RGB文件和单类矩形框不足以推断绝对温度、电气故障类型或组件寿命。即使将来得到较高AP，仍需结合专业检测复核。本文模拟数据、计划硬件和人工模拟配图均不构成现场部署证据。

计划采用的三次种子只能观察部分优化波动，不能覆盖站点、设备和时段变化。正式报告宜保存逐图预测与处理记录，结合内容组评估不确定性；没有外部样本时，将泛化结论限制在当前经过核验的测试范围。

7 结论

本文针对单类光伏缺陷定位，提出以YOLO26s为基础的外观增强与尺度加权训练框架，并给出数据治理、分组实验和统一评价方案。在人为模拟示例中，联合AP50:95设为61.3%，相对基线差2.9个百分点。以上均为模拟示例，非实测，仅示范写作和计算，不能证明方法有效。后续须先裁决标注冲突、处理越界并隔离内容组，再完成独立训练、预测和计时，以真实证据重写结果与结论。