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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于YOLOV8NANO的道路裂缝检测
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    本研究采用轻量级模型YOLOv8-Nano进行道路裂缝检测，旨在提高检测速度与精度，减少维护成本，保障交通安全。 使用YOLOV8NANO进行道路裂缝检测，并将其转换为ONNX格式，以便在OPENCV DNN中调用，在C++、PYTHON或ANDROID环境中应用。
     
  • 基于YOLOv3的无人机空中检测及预训练模型与数据集
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    本研究利用改进的YOLOv3算法进行无人机空中目标检测，并构建了特定领域的预训练模型和数据集，以提高检测精度和效率。 YOLOv3无人机视觉检测项目包含训练好的无人机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在专门的无人机检测数据集上进行训练，目标类别为drone（仅一个类别）。此外，还包括标注好的无人机数据集，格式包括txt和xml两种。检测结果可以参考相关文章内容。 该系统采用pytorch框架，并提供完整的python代码实现。
     
  • Darknet版YOLOv3火灾检测模型及训练好的权重文件（含2000数据集）
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    本资源提供基于Darknet框架下的YOLOv3火灾检测模型及其预训练权重，利用包含约2000张图像的数据集进行深度学习训练。 Darknet版YOLOv3火焰识别：1、包含训练好的weights权重文件以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并附有训练map曲线和loss曲线，map值达到80%以上；2、提供一个包含2000多张图片的数据集用于火焰检测，类别名为fire，标签格式包括txt和xml两种，分别保存在两个不同的文件夹中；3、参考检测效果详见相关博客文章。
     
  • 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]
     
  • Yolov3口罩检测训练数据集
    优质
    本数据集专为基于YOLOv3的目标检测模型设计，包含大量标注了人脸及口罩佩戴情况的图像，旨在提升模型在不同场景下识别和定位戴口罩人员的能力。 我已经使用Yolov3训练完成了一个包含大约4000个样本的数据集，并用它来进行学习。
     
  • 基于Yolov5的水泥墙面裂缝检测及数据集
    优质
    本研究开发了一种基于YOLOv5的算法模型，专注于高效识别与分类水泥墙面上出现的各种裂缝。同时构建了一个专门针对水泥墙面裂缝的数据集，以提高模型训练效果和实际应用中的准确性。 1. 使用yolov5进行水泥墙面裂缝检测，包括训练好的模型权重、PR曲线、loss曲线以及数据集。 3. 数据集和检测结果参考相关博客文章的内容。 4. 采用pytorch框架，并提供python代码实现。
     
  • 口罩检测的训练模型与数据集
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    本研究聚焦于开发用于评估口罩质量及佩戴正确性的自动化检测系统，通过构建专门的机器学习模型和收集相关数据集来实现高效、准确的口罩检测。 口罩检测数据集包括400张测试图片、1200张训练图片以及400张验证图片。用于训练模型的三个不同权重版本为exp_yolov5l、exp_yolov5m和exp_yolov5s。