0132期基于python深度学习的路面故障瑕疵检测-含数据集

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布 · 740 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #深度学习 #开发语言 #人工智能 #cnn

本博客分享了基于Python和PyTorch的深度学习方法，用于路面故障瑕疵检测。提供了代码下载、数据集介绍及环境配置。通过数据预处理、模型训练和UI界面，实现图像识别功能。训练完成后，保存了模型并记录了训练日志。

代码下载和视频演示地址：

0132期基于python深度学习的路面故障瑕疵检测_哔哩哔哩_bilibili

本代码是基于python pytorch环境安装的。

下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：

数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。

本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，

运行01数据集文本制

最低0.47元/天 解锁文章
基于python深度学习的路面故障瑕疵检测-含图片数据集.zip
06-01
路面故障瑕疵检测：：本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境，环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 ...如果实在不会安装的，可以...
基于深度学习的路面裂缝检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
逗逗班学Python
04-08 1万+
本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的路面裂缝检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行路面裂缝检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修改。本文附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。
基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别-MathorCup A（深度学习版本）
ww596520206的博客
10-29 1875
赛道 A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别使用深度学习模型，pytorch版本进行图像训练和预测，使用ResNet50模型。
路面异常数据集汇总(road anomaly detection)
苏打水的杯子的博客
04-22 3584
RoadAnomaly数据集。
优质道路病害数据集汇总
qq_34717531的博客
05-22 3007
标注信息以XML文件格式存储在Annotations文件夹中，每个文件详细记录了图像中各种病害的位置、类型和其他相关属性，这为使用机器学习和深度学习模型进行道路病害识别提供了必要的地面真相数据。道路病害不仅影响道路的平整性和美观，更重要的是会影响车辆行驶的安全性和舒适性，增加行车风险。随着技术的发展，道路病害检测的方法也在不断进步，从人工视觉检查到使用高分辨率图像、无人机、激光扫描技术等现代技术手段，大大提高了检测的效率和准确性。延迟维修可能导致病害恶化，需要更大规模的修复甚至重建，成本显著增加。
MVTec AD—A Comprehensive Real-World Dataset for Unsupervised Anomaly Detection 2019 CVPR
二颖的博客
10-25 6554
MVTec AD—A Comprehensive Real-World Dataset for Unsupervised Anomaly Detection 2019 CVPR 作者：Paul Bergmann 最大贡献：MVTec数据集 代码： 摘要 无监督异常检测方法的开发需要有数据来训练以及评估新的方法和想法。本文介绍了MVTec Anomaly Detection (MVTec AD)数据集，MVTec数据集包含5354张不同目标和纹理类型的高分辨彩色图像。它包含用于训练的正常（即不包含缺陷）的图像
基于python_CNN深度学习的路面故障瑕疵检测-含数据集+pyqt界面
分享知识
06-14 438
本代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰边，使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边)，和旋转角度，来扩增增强数据集，运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练，训练好后会保存模型在本地。运行03pyqt_ui界面.py就可以有个可视化的ui界面，通过点击按钮可以加载自己感兴趣的图片识别。下载本代码后，有个requirement.txt文本，里面介绍了如何安装环境，环境需要自行配置。本代码是基于python pytorch环境安装的。
【100个深度学习实战项目】目标检测、语义分割、目标追踪、图像分类等应有尽有，持续更新~~~
热门推荐
阿旭的博客
07-30 1万+
【100个深度学习实战项目】目标检测、语义分割、目标追踪、图像分类等应有尽有，持续更新~~~
Python深度学习实现路面瑕疵检测完整教程
资源摘要信息: "基于Python深度学习的路面故障瑕疵检测含图片数据集" 本资源是一套用于检测路面故障瑕疵的深度学习系统，该系统主要基于Python编程语言和PyTorch深度学习框架进行开发。资源包含了一整套完整的程序...
干货分享：90+深度学习开源数据集
2503_90237586的博客
05-22 799
iSAID 的显着特征如下：(a) 大量具有高空间分辨率的图像，(b) 十五个重要且常见的类别，(c) 每个类别的大量实例，(d)每个类别的大量标记实例图像，这可能有助于学习上下文信息，(e) 巨大的对象尺度变化，通常在同一图像内包含小、中和大对象，(f) 图像内具有不同方向的对象的不平衡和不均匀分布，描绘真实-生活空中条件，（g）几个小尺寸物体，外观模糊，只能通过上下文推理来解决，（h）由专业注释者执行的精确实例级注释，由符合良好规范的专家注释者交叉检查和验证定义的指导方针。花色布数据约12000张。
车道检测数据集
Zhenqiang Ying's 优快云 Blog
07-25 1万+
ROMA (ROad MArkings)Evaluation of Road Marking Feature Extraction view on IEEE.org 【下文为摘要翻译】 本文提出了一种以评估车道线提取算法（从图像中提取出车道标记特征）的系统方法。尽管已经有很多车道线提取算法被提出，但有关该主题（评价方法）的讨论很少在文献中出现。大多数算法可以分解成三个步骤：提取道路标记的特征，估计
水泥路面、桥梁基建、隧道裂痕裂缝检测数据集
Together_CZ的博客
12-12 1万+
水泥路面、桥梁基建、隧道裂痕裂缝检测数据集
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 847
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
最新发布
视觉算法小趴菜的博客
11-29 247
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 658
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1807
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
ubuntu20.04搭建YOLOv11 GPU运行环境
qing2019的博客
11-27 522
本文记录了在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN的全过程。首先通过ubuntu-drivers devices查询并安装NVIDIA驱动535版本（实际应安装570版本），重启后验证驱动安装成功。接着从NVIDIA官网下载CUDA 12.8工具包，通过一系列命令完成安装并配置环境变量。然后下载对应版本的cuDNN v8.9.7，复制相关文件到CUDA目录并设置权限。最后安装与CUDA 12.8兼容的PyTorch版本，测试确认安装成功。整个过程涵盖了驱动安装、CUDA环境搭建到深
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 784
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 397
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
Python深度学习：mini-imagenet数据集解析与应用
这个文件是基于miniImageNet数据集，由DeepMind团队首次用于小样本学习研究，并成为了元学习和小样本领域的基准数据集。" 知识点: 1. 深度学习: 深度学习是机器学习的一个分支，它使用具有多个处理层的神经网络对...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值