YOLO模型如何训练道路缺陷和裂缝分割数据集（包含两类，缺陷和裂缝）
YOLO道路缺陷和裂缝分割数据集包含两类缺陷和裂缝数据集详情检测类别Crackpothole图片总量4682张训练集4101张验证集386张测试集195张标注状态全部已标注即拿即用数据格式支持YOLO格式及其他格式1YOLO道路缺陷和裂缝分割数据集一、数据集信息表项目详细说明数据集名称YOLO道路缺陷和裂缝分割数据集图片总量4682 张数据集划分训练集4101 张验证集386 张测试集195 张检测/分割类别共2类0: Crack裂缝1: pothole坑洼/道路缺陷标注状态全部已标注开箱即用数据格式标准YOLO格式同时兼容多种主流标注格式可按需转换适用场景道路巡检、桥梁隧道运维、公路养护、AI目标检测/分割模型训练、计算机视觉实训、毕业设计二、应用场景道路日常巡检自动识别路面裂缝、坑洼等缺陷辅助公路养护部门开展常态化巡检。桥梁隧道运维对路面病害进行快速普查评估道路安全状况为维修决策提供数据支撑。自动驾驶感知辅助识别路面缺陷提升车辆行驶安全性。AI模型训练用于YOLO系列目标检测/分割模型训练、算法优化、对比实验。教学与项目开发计算机视觉课程设计、毕业设计、行业项目实战。三、核心标签#道路缺陷检测#裂缝分割#YOLO数据集#公路养护#目标检测#AI训练数据集#路面病害识别四、数据集目录结构road_defect_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── road_defect.yaml五、数据集配置文件road_defect.yamlpath:./road_defect_datasettrain:images/trainval:images/valtest:images/testnc:2names:0:Crack1:pothole六、环境依赖pipinstallultralytics torch opencv-python七、模型训练代码train_road_defect.pyfromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载YOLO预训练模型支持YOLOv8/YOLOv11等版本# 如需做分割任务可加载分割模型如 yolov8s-seg.ptmodelYOLO(yolov8s.pt)# 开始训练train_resultsmodel.train(data./road_defect_dataset/road_defect.yaml,epochs100,imgsz640,batch16,device0,# 有GPU填设备编号无GPU改为 devicecpuworkers4,patience15,projectruns/train,nameroad_defect_detect,exist_okTrue,pretrainedTrue)print(训练完成权重保存路径runs/train/road_defect_detect/weights)# 模型评估metricsmodel.val(data./road_defect_dataset/road_defect.yaml,splittest)print(fmAP50:{metrics.box.map50:.4f})print(fmAP50-95:{metrics.box.map:.4f})if__name____main__:main()八、推理测试代码predict_road_defect.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练好的最优模型modelYOLO(runs/train/road_defect_detect/weights/best.pt)if__name____main__:img_pathroad_test.jpg# 执行检测/分割并保存结果resultsmodel.predict(sourceimg_path,conf0.25,iou0.45,saveTrue)# 可视化结果detect_imgresults[0].plot()cv2.imshow(Road Defect Detection,detect_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
