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Yolov5道路井盖及下水道井盖检测训练模型与数据集

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简介：
本项目基于YOLOv5框架开发，专注于构建高效的道路和下水道井盖检测系统。通过精心标注的数据集优化模型性能，确保在复杂环境下的准确识别能力。 使用YOLOv5进行道路井盖及下水道井盖的检测训练模型需要一个包含2000左右数据的数据集，并且该数据集中已经配置好目录结构，标签以yolo格式（txt）提供，并已划分成train、val和test三个部分。此外还附有data.yaml文件来方便YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法直接进行模型训练。 以下是用于参考的数据集配置目录结构示例： - nc: 2 - names: [Road_drain, Road_manhole]

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  • Yolov5道路井盖及下水道井盖检测训练模型与数据集
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发，专注于构建高效的道路和下水道井盖检测系统。通过精心标注的数据集优化模型性能，确保在复杂环境下的准确识别能力。 使用YOLOv5进行道路井盖及下水道井盖的检测训练模型需要一个包含2000左右数据的数据集，并且该数据集中已经配置好目录结构，标签以yolo格式（txt）提供，并已划分成train、val和test三个部分。此外还附有data.yaml文件来方便YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法直接进行模型训练。 以下是用于参考的数据集配置目录结构示例： - nc: 2 - names: [Road_drain, Road_manhole]
     
  • Yolov8道路井盖及下水道井盖检测模型训练+数据集+PyQt界面
    优质
    本项目基于YOLOv8框架开发，专注于道路井盖与下水道井盖的自动检测。通过精心标注的数据集进行模型训练，并结合PyQt设计用户友好的图形界面，提升实际应用中的操作便捷性与准确性。 针对YOLOv8的道路井盖及下水道井盖检测任务，现有一个包含约2000个样本的数据集，并已按照训练、验证和测试三个部分进行划分。数据集以yolo格式（txt文件）标注，且具备data.yaml配置文件，支持直接用于YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法的模型训练。具体而言，该数据集中包含两类目标：Road_drain 和 Road_manhole，并在data.yaml中进行了如下定义： ``` nc: 2 names: [Road_drain, Road_manhole] ```
     
  • 道路与下水道井盖开关及检测数据集（VOC+YOLO格式，含407张图片，2个类别）.7z
    优质
    该数据集包含407张图片和两个类别，采用VOC和YOLO两种标注格式，主要用于道路与下水道井盖开关状态的检测与识别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：407 标注数量(xml文件个数)：407 标注数量(txt文件个数)：407 标注类别数：2 标注类别名称:[close,open] 每个类别标注的框数： close 框数 = 248 open 框数 = 221 总框数：469 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
     
  • 井盖数据集TXT标签
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    本数据集包含各类井盖的相关信息和标签，旨在用于图像识别与分类任务，支持城市基础设施管理研究。 针对五种不同受损程度的井盖进行检测： - 破损（broke） - 未覆盖（uncovered） - 完好（good） - 丢失（loss） - 井圈破损（circle） 模型由YOLOv8训练得到，具体使用方法请参考YOLO文档或博主其他相关文章。
     
  • 基于YOLOv5的水下垃圾检测及预训练模型与标注数据集
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    本研究基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和定位水下垃圾的系统，并构建了一个包含大量标注图像的数据集，同时提供了预训练模型以促进进一步的研究。 YOLOv5用于水下垃圾检测的项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关结果数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg标注软件标记的真实场景高质量图片，图片格式为jpg。标签以两种不同格式保存：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，并分别存放于两个不同的文件夹中。 该数据集中包括多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标的检测样本。这些数据集覆盖了丰富的场景变化，能够为水下环境中的垃圾分类提供全面的数据支持。
     
  • 基于YOLOv3的道路裂缝检测及训练好的模型与数据集
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    本研究利用改进的YOLOv3算法进行道路裂缝检测，并提供训练完成的模型和数据集。旨在提高裂缝识别精度，保障道路安全。 YOLOv3训练好的道路裂缝检测模型包含1000多张标记的数据集，标签格式为xml和txt两种。配置好环境后可以直接使用。 数据集和检测结果的参考可以参见相关文献或报告。该模型采用pytorch框架，代码是用python编写的。
     
  • YOLOv7水下垃圾检测及预训练模型与数据集
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    本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。
     
  • YOLOv5桥梁与道路裂缝检测系统+预训练模型+标注数据集+QT界面
    优质
    简介：本项目开发了一套基于YOLOv5的桥梁和道路裂缝自动检测系统，包含预训练模型及标注数据集，并配备了用户友好的QT图形界面。 1. 提供了一个使用YOLOv5训练好的道路裂缝检测模型，并包含超过1000张带有XML和txt标签的数据集，在配置好YOLOv5环境后可以直接使用，同时附带QT界面。 2. 数据集及检测结果可以参考相关文献或报告。 3. 该系统采用pytorch框架编写，代码语言为python。
     
  • YOLOv5西红柿检测及预训练模型与数据集
    优质
    简介：本项目基于YOLOv5框架开发了针对西红柿的精准检测模型，并提供了相应的预训练模型和数据集，适用于农业监控、产量估计等场景。 使用Yolov5进行西红柿检测的项目包括了两种预训练模型：yolov5s 和 yolov5m，它们是在一个包含1000多张图片的数据集上训练得到的，目标类别为toamto（番茄），共有一个类别。数据集中还包含了标签文件，格式分别为txt和xml，并分别保存在两个不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架并使用Python代码实现。
     
  • 基于Yolov5的交通标志检测及预训练的道路指示牌识别模型与数据集
    优质
    本研究开发了一种基于Yolov5的交通标志检测模型，并创建了道路指示牌专用的数据集。通过引入预训练技术，提高了模型在复杂场景下的识别精度和速度。 使用YOLOv5进行道路标志检测的项目包括训练好的玩手机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在道路指示牌识别数据集上进行了训练，并包含四个目标类别：trafficlight（交通灯）、speedlimit（限速标识）、crosswalk（人行横道）和stop（停止）。此外，还提供了一个PyQt界面。 该数据集的标签格式包括txt文件和xml文件两种形式，分别保存在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架，并使用Python编写代码。