幽络源

分享MySQL索引优化实战教程，通过添加复合索引将接口响应从28秒降至1秒！涵盖SQL分析、EXPLAIN解读、Navicat操作全流程，适合全栈开发者学习的数据库性能优化方案。

基于Yolov8+PyQT5的绝缘子识别系统，包含完整数据集、训练模型和使用说明。

提供最新YOLOv11零基础教程，详解从源码下载、虚拟环境配置到完成图像识别的完整流程。包含CPU/GPU双版本依赖安装指南、预训练模型调用技巧及Python实战代码，助你快速掌握目标检测技术！

本篇文章精选了多个​​高质量YOLO目标检测数据集​​，涵盖电力设备、安防监控、农业检测、交通管理等多个应用场景，助力开发者快速构建高效、精准的AI视觉检测系统。

通用农作物叶片病害YOLO数据集，包含13,770张训练图片，256张测试和验证图片，涵盖叶枯病、灰斑病、锈病三种类别

分享专业PCB印刷电路板缺陷YOLO数据集，包含1,580张标注图像，覆盖缺失孔、鼠咬缺陷和短路缺陷三类常见问题。

的杂草YOLO数据集，包含训练集3664张、测试集180张、验证集359张，适用于农业AI和计算机视觉研究。

专为犬种识别研究优化，涵盖60个常见犬种，数据标注精准，可直接用于YOLO系列模型的训练与测试。

YOLO系列目标检测数据集，包括公路场景下12类常见车辆，数据标注精准，可直接用于模型训练与测试。

本教程详细介绍了如何在YOLOv8中进行代码训练，并配置中文字体。适用于Linux和Windows操作系统，涵盖字体下载、训练代码编写、使用步骤以及字体使用前后效果对比，帮助开发者快速上手YOLOv8项目并实现中文支持。

然后运行val.py进行验证，运行后，会在runs目录下生成val的目录，里面就是验证的结果，可能你现在还看不懂，总之可以简单理解为这些图表表示了模型的准确率，当然我这里为了快速教学，用了24张图片肯定是不够的，如图。官方的命令下载这三个库很多人因为网络超时导致中途下载失败，当然也有下载顺利的人，而尝试使用国内镜像去下载这三个库时，好像是没有GPU版本的，下载下来的只有CPU版本的，因此提供如下安装这三个库的方式，包成功！为快速操作，我这里使用如下爬虫，快速爬取图片，然后筛选24张进行标注训练。

通过以上方法，我们实现了自动化合并多个标注员的标签文件，并统一了标注文件的类别编号。这样处理后的数据可以直接用于 YOLOv8 模型训练，避免了因为类别标签不一致带来的问题。幽络源持续分享实用的 Python 工具与技术教程，帮助您更高效地处理数据和训练模型。

补充一句：这里的裂缝识别识别出来三个位置，但明显两边不是裂缝，可以看到两边的小数比中间的0.91小多了，这个是置信度，可以在conf-thres参数调整，默认是0.25，也就是只要识别出来的可信度大于0.25就认为是裂缝，可自行增大调整参数。3.新增test函数作为Get接口，将main方法中的两行代码剪切给test函数，然后创建flask示例，将test函数改写为一个接收图片路径并调用main进行识别返回信息的接口，最后把 if。= save_path: ，这个处理视频文件，我们也不需要。

我想说的是这两个方法主要是用于远程调用的，比如我在一台服务器部署了识别服务，我需要在本地用http去调用这个服务，那么此时就需要通过传文件流和图片Base64编码来进行图片的传输了。有个项目要求：使用yolov8训练出的模型将图片进行识别后，需要返回识别后的信息，信息中包括 耗时(毫秒)、类别、类别对应的方框坐标，本篇教程便是完成此功能。如图，我这里因为是本地测试，随便传了个id和本地的图片，最终返回的结果为json数据，非常方便。1.同样的，需要先加载自己的模型获取yolo对象，和上面第2步一样。

不得不说yolov8其实还要比yolov5简单的多，幽络源的yolov8搭建使用基础教程结束，如有不懂，可加群询问。

本文提供了一款 YOLO 数据增强 Python 脚本，支持灵活选择增强次数，自动化处理图片和标签，无需编程基础即可完成图像增强。适用于训练集和验证集的数据准备，提升目标检测模型的训练质量。通过简单的配置，即可获得无限随机增强的效果，轻松解决小样本数据集问题。

本教程介绍如何使用Python脚本将Yolo数据集中的分隔标注转换为框标注。详细讲解了如何查找并转化分隔标注为框标注，帮助你更好地准备混合标注类型的数据集，以便用于Yolo模型的目标检测训练。

本文介绍如何使用Python脚本从YOLO数据集中提取特定类别，处理图片和标签文件。通过批量删除不需要的类别数据并重新标注，帮助优化YOLO数据集，为模型训练提供精准的数据。

学习如何使用Python批量修改YOLO数据集中的图片和标签名称为UUID格式。本文提供详细的代码示例，帮助你解决图片与标签文件名不规范问题，确保数据集处理无误，提升项目效率。

本文详细分析了在 Yolo 训练过程中出现的 Box and segment counts should be equal 警告，并提供了两种解决方案：删除分隔标注的图片和标签，或者将分隔标注转换为框标注。适用于 Yolo 数据集中存在分隔标注和框标注不匹配的情况，帮助你更好地解决数据集问题，优化训练效果。

高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式，包含 1912 张图像，6 个类别，支持 YOLOv5 和 YOLOv8 格式。适用于电力行业 AI 模型训练，助力智能电网故障检测与维护。立即下载！

本文分享了一个包含 2130 张边坡排水沟堵塞的 yolo 数据集，图像来自无人机采集，经过数据增强处理，包括旋转、缩放、裁剪等多种增强方式。适用于 YOLO 算法进行目标检测，特别是边坡排水沟堵塞检测任务。提供完整的下载链接，支持机器学习与图像分析研究。

该文章分享了包含6600+张图像的YOLO滑坡数据集，专注于山坡、边坡与护坡滑坡检测。提供完整的训练数据、模型评估结果、F1分数和精度等，帮助提升滑坡检测模型的效果和准确度。

本次分享的是一套高质量的桥梁缺陷YOLO数据集，主要以混凝土桥梁为对象，包含了大量真实的桥梁缺陷图像，旨在支持桥梁检测、结构健康监测以及缺陷自动识别的相关研究与应用。

在幽络源分享的YOLO断裂缺陷数据集中，包含3284张图像和5500+处标注，特指边坡和护坡中的断裂检测。数据集已通过训练和测试，提供完整模型和结果，F1分数达到0.7，精度为0.8，适用于大部分断裂缺陷检测需求。

变压器漏油故障诊断数据集：专为电力设备AI模型训练设计，包含260张高质量图像，支持YOLO格式方框标注，适用于变压器漏油故障检测与诊断任务。立即下载，提升您的AI模型性能！

本次分享的是一个专为CSGO（反恐精英：全球攻势）设计的YOLO数据集，包含3200张已标注好的人物图像。为了帮助研究者和开发者更好地利用这一数据集，站长已经进行了300轮的训练，确保模型性能的可靠性。您可以选择自己进行训练，或者直接使用我们训练好的模型，快速开展目标检测任务。