混凝土缺陷检测系统yolo 如何训练自己的数据集
图片数量7353，模型已训练200轮；混凝土缺陷检测 数据集 模型 ui界面
✓类别：exposed reinforcement，rust stain，Crack，Spalling，Efflorescence，delamination（外露钢筋,分层，风化，裂缝，剥落，生锈
数据集+模型+代码
混凝土缺陷检测系统
项目概述
本项目旨在开发一个用于混凝土缺陷检测的系统，该系统基于YOLO（You Only Look Once）目标检测框架。系统包含了一个包含7353张图片的数据集，涵盖六种混凝土缺陷类别，并且已经使用YOLO模型进行了200轮的训练。此外，项目还包括一个可视化的用户界面（UI），使得用户可以轻松上传图片并进行实时缺陷检测。
项目特点
- 大规模数据集 ：包含7353张图片，涵盖了六种常见的混凝土缺陷类别。
- 预训练模型 ：已经训练了200轮，可以直接使用。
- 兼容多种YOLO版本 ：支持YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等多个版本。
- 用户界面 ：提供了一个可视化的用户界面，方便用户上传图片并查看检测结果。
技术栈
- Python : 编程语言
- PyTorch : 深度学习框架
- YOLO系列 : 目标检测框架
- Flask/Django : Web框架（用于构建UI）
- HTML/CSS/JavaScript : UI前端开发
数据集介绍
数据集包含六种混凝土缺陷类别：
- Exposed Reinforcement (外露钢筋) ：钢筋暴露在混凝土表面。
- Rust Stain (生锈) ：钢筋因腐蚀而在混凝土表面形成的锈迹。
- Crack (裂缝) ：混凝土表面的裂缝。
- Spalling (剥落) ：混凝土表面出现的剥离现象。
- Efflorescence (风化) ：混凝土表面的盐析现象。
- Delamination (分层) ：混凝土内部或表面的分层现象。
数据集结构
ConcreteDefectDetectionDataset/
├── images/ # 图像文件
│ ├── train/ # 训练集图像
│ │ ├── image_00001.jpg
│ │ ├── image_00002.jpg
│ │ └── ...
│ └── val/ # 验证集图像
│ ├── image_00001.jpg
│ ├── image_00002.jpg
│ └── ...
└── labels/ # YOLO格式标注文件夹
├── train/ # 训练集标签
│ ├── image_00001.txt
│ ├── image_00002.txt
│ └── ...
└── val/ # 验证集标签
├── image_00001.txt
├── image_00002.txt
└── ...
模型介绍
模型已经使用YOLO框架进行了200轮的训练，并保存在指定路径中。模型支持多种YOLO版本，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10。
用户界面介绍
用户界面使用Flask/Django Web框架开发，提供了一个简单的表单用于上传图片。用户可以选择上传一张图片，并点击提交按钮进行实时检测。检测结果会在页面上显示出来，并附带每个缺陷的边界框和类别标签。
示例代码
1. 主程序入口 (src/main.py)
from flask import Flask, request, render_template
import os
import cv2
import torch
from model import ConcreteDefectDetector
app = Flask(__name__)
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
if request.method == 'POST':
if 'file' not in request.files:
return "No file part"
file = request.files['file']
if file.filename == '':
return "No selected file"
if file:
filename = 'uploaded_image.jpg'
file.save(filename)
detector = ConcreteDefectDetector()
result_image = detector.detect(filename)
cv2.imwrite('detected_image.jpg', result_image)
return render_template('index.html', result_image='detected_image.jpg')
return render_template('index.html')
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
2. 模型定义 (src/model.py)
import torch
import torch.nn as nn
from yolov5.models.common import DetectMultiBackend
class ConcreteDefectDetector:
def __init__(self):
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
self.model = DetectMultiBackend('models/pre_trained.pth', device=self.device)
self.model.eval()
def detect(self, image_path):
image = cv2.imread(image_path)
results = self.model(image)
results.render() # updates results.imgs with boxes and labels
return results.imgs[0]
def load_pretrained_model(path):
model = DetectMultiBackend(path, device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"))
model.eval()
return model
3. UI前端 (templates/index.html)
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>混凝土缺陷检测</title>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
text-align: center;
margin-top: 50px;
}
form {
display: inline-block;
}
.result-image {
max-width: 80%;
height: auto;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>上传图片进行混凝土缺陷检测</h1>
<form method="post" enctype="multipart/form-data">
<input type="file" name="file" accept="image/*" required>
<br><br>
<button type="submit">上传并检测</button>
</form>
{% if result_image %}
<h2>检测结果</h2>
<img class="result-image" src="{{ result_image }}" alt="Detected Defects">
{% endif %}
</body>
</html>
项目目录结构
ConcreteDefectDetectionSystem/
├── src/
│ ├── main.py # 主程序入口
│ ├── model.py # 模型定义
│ ├── templates/ # HTML模板
│ │ ├── index.html # 用户界面模板
├── data/
│ ├── ConcreteDefectDetectionDataset/ # 数据集目录
│ │ ├── images/
│ │ └── labels/
├── models/
│ ├── pre_trained.pth # 预训练模型
└── README.md # 项目说明
项目运行
确保安装了必要的依赖库：
pip install torch torchvision flask opencv-python
然后运行主程序
python src/main.py
访问本地服务器：
http://127.0.0.1:5000/
学习资源
项目中的代码包含了详细的注释，帮助初学者理解各个部分的功能和作用。同时，提供的数据集和预训练模型可以让用户快速上手，了解如何使用YOLO系列模型进行混凝土缺陷检测。
总结
这个混凝土缺陷检测系统是一个完整的解决方案，它不仅包含了大规模的数据集和预训练模型，还包括了一个可视化的用户界面。系统提供了从数据预处理到模型训练和评估的完整流程，并且易于扩展和修改。对于初学者来说，这是一个很好的学习平台，可以深入了解混凝土缺陷检测技术和深度学习的应用。