YOLO格式墙面裂缝缺陷检测数据集发布

1. YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，它在速度和准确性上都表现出色。YOLO将对象检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别的预测。YOLO将图像分割成一个个网格（grid），每个网格负责预测中心在该网格内的对象。 2. YOLOV5是YOLO系列中的一个版本，该版本进行了大量的优化和改进，包括更快的速度和更高的准确性。YOLOV5支持PyTorch框架，具有简洁的代码结构，易于理解和实现。 3. 数据集是指为训练机器学习模型而收集的一组数据。在本项目中，数据集是专门针对墙面裂缝缺陷检测而收集的。数据集包含训练集和验证集，其中训练集用于模型训练，验证集用于模型评估。 4. 本项目的数据集包含2554张训练图片和2554个对应的标注文件，以及44张验证图片和44个对应的标注文件。每张图片都有至少一个目标，即裂缝、剥落、渗水等墙面缺陷。 5. 标注格式为：classes，x_centre、y_centre、w、h，这是YOLO系列的标准标注格式。其中，classes表示类别，x_centre、y_centre、w、h表示边界框的中心坐标和宽度、高度，这些坐标值是相对于图片宽度和高度的归一化值。 6. 本项目的数据集类别共有5类，分别是裂缝、剥落、渗水等。每一类都对应一个类别的txt文本文件，用于存储该类别的所有图片和标签信息。 7. 为了方便查看数据，项目提供了一个可视化py文件。该脚本可以随机读取一张图片，并在图片上绘制边界框，然后保存在当前目录。这个可视化脚本无需更改，可以直接运行。 8. 本项目的图像分辨率为416*416的RGB图片，这种高分辨率的图像有助于提高模型的检测准确性。 9. 项目的数据集保存按照YOLOV5的文件夹格式保存，这种格式的数据集可以直接用作目标检测数据集，无需进行额外的处理。这对于研究人员和开发者来说，可以节省大量的时间。 10. 本项目的目的是墙面裂缝缺陷检测，这是一项具有实际应用价值的研究。通过准确的检测和定位墙面的裂缝、剥落、渗水等缺陷，可以及时进行维修和维护，从而延长墙面的使用寿命，保证房屋的安全。