【YOLO11实战】NEU-DET,钢材缺陷识别实战

1.下载数据

http://faculty.neu.edu.cn/songkechen/zh_CN/zdylm/263270/list/

在这里插入图片描述

配置环境
使用的python版本是3.8.10

certifi==2025.1.31
charset-normalizer==3.4.1
colorama==0.4.6
coloredlogs==15.0.1
contourpy==1.1.1
cycler==0.12.1
filelock==3.16.1
flatbuffers==25.2.10
fonttools==4.57.0
fsspec==2025.3.0
humanfriendly==10.0
idna==3.10
importlib_resources==6.4.5
Jinja2==3.1.6
kiwisolver==1.4.7
MarkupSafe==2.1.5
matplotlib==3.7.5
mpmath==1.3.0
networkx==3.1
numpy==1.24.4
onnx==1.17.0
onnxruntime-gpu==1.19.2
onnxslim==0.1.50
opencv-python==4.11.0.86
packaging==24.2
pandas==2.0.3
pillow==10.4.0
protobuf==5.29.4
psutil==7.0.0
py-cpuinfo==9.0.0
pyparsing==3.1.4
pyreadline3==3.5.4
python-dateutil==2.9.0.post0
pytz==2025.2
PyYAML==6.
为了有效地进行铁轨缺陷检测模型的训练,使用专为Yolo格式优化的数据集NEU-DET是一个明智的选择。这将确保你能够利用高效的目标检测框架,直接应用于铁轨缺陷检测任务,无需从头开始处理和转换数据格式。以下是使用NEU-DET数据集进行模型训练的具体步骤和示例代码: 参考资源链接:[Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集发布](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/8oyubwz98s?spm=1055.2569.3001.10343) 步骤一:数据集准备 首先,确保你已经下载了《Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集发布》资源,并解压到你的工作目录中。解压后,你会看到包含数据集和脚本的文件列表。 步骤二:数据集格式转换 由于数据集已经是Yolo格式,这一步骤可以跳过。如果需要将其他格式的数据集转换为Yolo格式,可以参考Yolo官方文档进行转换。 步骤三:设置训练环境 安装必要的深度学习库,如PyTorch或TensorFlow,并确保已安装了yolov3或其他Yolo版本的权重文件。 步骤四:配置训练参数 编辑Yolo模型的配置文件neudet.yaml,设置类别数、过滤器数等参数,确保与铁轨缺陷检测的任务相匹配。 步骤五:训练模型 编写训练脚本,这里提供一个简化的示例代码片段: ```python import torch from yolov3 import Yolov3 # 加载数据集和标签 data = ... # NEU-DET数据集路径 labels = ... # labels目录路径 # 初始化Yolo模型 model = Yolov3(categories=10) # 根据数据集类别数量进行调整 # 训练参数配置 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = ... # Yolo损失函数 # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): for batch_idx, (images, targets) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}') # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'yolov3_neudet铁轨缺陷检测.pth') ``` 以上代码仅为示例,你需要根据实际情况调整模型架构、训练循环和优化器参数。 步骤六:模型评估与优化 训练完成后,使用NEU-DET数据集的验证集部分评估模型性能。根据评估结果调整模型结构或训练参数,以达到更好的检测效果。 通过以上步骤,你将能够利用NEU-DET数据集和Yolo模型进行铁轨缺陷检测的模型训练。为了更深入地了解Yolo模型及其在铁轨缺陷检测中的应用,建议参考《Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集发布》中的详细文档和源码下载链接。 参考资源链接:[Yolo格式的NEU-DET铁轨缺陷检测数据集发布](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/8oyubwz98s?spm=1055.2569.3001.10343)
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