本系统为基建裂缝检测设计，采用先进的YOLO算法模型（V8版），实现快速、精准的目标定位与识别，保障建筑安全。
安装环境：
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python -m venv venv # 创建虚拟环境
venv\Scripts\activate # 进入虚拟环境
pip install -r requirements.txt # 安装依赖
注意：pytorch 和 cuda 版本可能不一致，请选择适合自己的 cuda 版本来进行安装。
文件目录：
crack 裂缝检测输出文件夹
datasets 数据集文件夹
detects 推理数据集文件夹
slime 史莱姆检测失败案例（由于训练数据不足）
crack_predict.py 用于推理 detect 文件夹下所有图片的裂缝情况
crack_train.py 训练 crack 数据集的脚本
get_path.py 提取一些数据作为评估使用，在模型训练完成后进行效果评估
voc_to_yolo 将 voc 格式转换为 yolo 需要的标签格式的工具
slime_*.py (包含了一些关于史莱姆检测失败案例的相关脚本)
yolov8n.pt 包含了模型结构和经过训练后的参数的文件。
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5星
