yolov11路面裂缝检测

### 使用YOLOv11实现路面裂缝检测

#### 数据准备
为了成功应用YOLOv11于路面裂缝检测，需先准备好高质量的数据集。数据集中应包含大量带有标签的裂缝图片，这些标签用于指示每张图中裂缝的具体位置和形状。对于新建立的数据集而言，确保其多样性和代表性至关重要，以便模型可以泛化到不同环境下的道路状况[^2]。

#### 模型配置与训练
在开始之前，要安装必要的依赖库并下载YOLOv11源码或预训练权重文件。接着根据具体需求修改`cfg/yolov11.cfg`配置文件内的超参数设定，比如输入尺寸、批量大小以及学习率等。针对特定任务——即路面裂缝检测，可能还需要调整锚点框(anchor boxes)，使其更贴合此类物体的特点。完成上述准备工作之后，即可启动训练过程，在此期间不断迭代优化直至获得满意的性能指标为止。

#### 推理部署
当训练完成后，下一步就是将得到的最佳模型应用于实际场景之中。此时可编写简单的Python脚本调用已保存下来的`.weights`文件来进行预测操作；也可以考虑将其转换成TensorRT等形式进一步加速推理效率。无论采取哪种方式，都建议对输出结果做适当后处理（如NMS），从而提高最终呈现效果的质量。此外，考虑到实时性要求较高的场合下，还可以探索边缘计算设备上的轻量化版本部署方案。

import torch
from models import *  # 导入YOLOv11相关模块
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = Darknet('cfg/yolov11.cfg').to(device)

# 加载预训练权重
if weights_path.endswith(".weights"):
    model.load_darknet_weights(weights_path)
else:
    model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device))

img_size = (416, 416)  # 输入图像分辨率可根据实际情况调整
conf_thres = 0.8       # 置信度阈值
iou_thres = 0.4        # NMS IOU 阈值

def detect_cracks(image):
    img_tensor = preprocess_image(image, img_size).unsqueeze(0).to(device)
    with torch.no_grad():
        detections = model(img_tensor)[0]
    
    outputs = non_max_suppression(detections, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres)
    return postprocess_outputs(outputs)