yolov5钢材缺陷检测neu

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的物体。NEU-DET数据集是一个用于钢材表面缺陷检测的数据集，其中包含了六种不同类型的缺陷。因此，可以使用YOLOv5算法对NEU-DET数据集进行训练，从而实现钢材表面缺陷的检测。

以下是使用YOLOv5实现钢材表面缺陷检测的步骤：

# 1. 下载NEU-DET数据集并解压
# 2. 安装YOLOv5
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt

# 3. 准备数据集
# 将NEU-DET数据集中的图像和标注文件分别放入train和val文件夹中，并将标注文件转换为YOLOv5格式

# 4. 训练模型
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name neu-det

# 5. 测试模型
# 使用训练好的模型对测试集进行测试，并计算mAP指标
!python test.py --weights runs/train/neu-det/weights/best.pt --data data.yaml --img-size 640 --iou 0.65

# 6. 使用模型进行预测
# 使用训练好的模型对新的图像进行预测，并可视化预测结果
!python detect.py --weights runs/train/neu-det/weights/best.pt --img 640 --conf 0.4 --source test.jpg --save-txt --save-conf