通过python和深度学习YOLO进行铁轨缺陷检测详细说明

整个项目可以分为以下几个步骤：

第一步 环境搭建：创建 requirements.txt 文件来管理项目所需的Python库。

首先，创建并激活一个 Python 虚拟环境，然后安装所需的依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

第二步 数据集准备

- **图片**: 将铁轨缺陷训练图片放入 `datasets/images/train` 目录，验证图片放入 `datasets/images/val` 目录。

- **标签**: 使用 `labelImg` 等工具为图片创建 YOLO 格式的 `.txt` 标签文件。确保标签文件和图片文件的主文件名相同。将训练标签放入 `datasets/labels/train`，验证标签放入 `datasets/labels/val`。

- **配置文件**: 修改 `datasets/data.yaml` 文件，使其指向数据集目录，并正确设置缺陷类别名称。

第三步 模型训练  准备好数据集后，运行以下命令开始训练

```bash
python train.py
```

训练完成后，最佳模型权重将保存在 `runs/detect/train/weights/best.pt`。

第四步 缺陷检测  

使用训练好的模型对新图片进行缺陷检测。也可以直接修改 `detect.py` 中的图片路径。

检测结果将默认保存在 `runs/detect/predict` 目录下。

第五步 项目说明