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钢结构裂纹数据集基于数据集

训练数据集和检测结果如图所示，4355张yolo格式的裂缝分割数据

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✅数据集：4355 张钢结构裂缝图像，YOLO 格式标注（含crack类）
✅模型：基于 YOLOv8 或“YOLOv11”风格改进模型训练
✅训练轮数：120 epoch
✅结果图：检测可视化 + Precision-Recall 曲线

⚠️ 注意：目前Ultralytics 官方未发布 YOLOv11。所谓“YOLOv11”通常指基于 YOLOv8 的自定义高性能改进版本，我们在此将其理解为YOLOv8 + 骨干网络增强 + 分割头优化。

📊 一、数据集与训练分析

✅ 数据集统计表

✅ 检测结果分析（第一张图）

• 所有图像均成功检测到裂缝（crack）
• 边界框贴合良好，尤其对细长裂缝
• 存在少量误检（如边缘纹理被误判）
• 可进一步使用分割任务提升精度

✅ Precision-Recall 曲线分析（第二张图）

• 高精度阶段：在 recall < 0.7 时，precision ≈ 1.0 → 检测准确率极高
• 下降拐点：recall ≈ 0.75 时 precision 开始快速下降 → 表明模型在追求高召回时出现较多误检
• mAP@0.5：预计 > 0.90（从曲线推断）

✅ 结论：模型在小目标、细长裂缝检测上表现优秀，适合用于工业巡检。

🧩 二、构建完整系统的代码

使用Ultralytics YOLOv8实现，支持训练、推理、可视化、部署。

🔧 1. 环境依赖（requirements.txt）

ultralytics==8.2.0 opencv-python==4.8.0 numpy==1.24.3 PyQt5==5.15.9 # 可选 GUI

安装：

pipinstall-r requirements.txt

📁 2. 数据集结构

steel_crack_dataset/ ├── images/ │ ├── train/# 3484 张（80%）│ └── val/# 871 张（20%）├── labels/ │ ├── train/# 对应 .txt 文件│ └── val/ └── dataset.yaml

📄 3.dataset.yaml配置文件

# dataset.yamltrain:./images/trainval:./images/valnc:1names:['crack']

🚀 4. 训练代码（train.py）

# train.pyfromultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':# 加载预训练模型（推荐 yolov8s.pt）model=YOLO('yolov8s.pt')# 可换为 yolov8m, yolov8n# 训练参数results=model.train(data='dataset.yaml',epochs=120,imgsz=640,batch=16,name='steel_crack_v8s',workers=4,optimizer='AdamW',lr0=0.001,weight_decay=0.0005,mosaic=0.5,mixup=0.2,save_period=10,device=0,val=True,plot=True,augment=True)

✅ 输出目录：runs/detect/steel_crack_v8s/

• 包含best.pt,last.pt,results.png,PR_curve.png

🔍 5. 推理与可视化代码（detect.py）

# detect.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2 model=YOLO('runs/detect/steel_crack_v8s/best.pt')defdetect_image(image_path):results=model(image_path)annotated=results[0].plot()# 自动绘制边界框cv2.imwrite('output.jpg',annotated)print("检测完成！")defdetect_video(video_path):cap=cv2.VideoCapture(video_path)whilecap.isOpened():ret,frame=cap.read()ifnotret:breakresults=model(frame)annotated=results[0].plot()cv2.imshow('Crack Detection',annotated)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()# 示例detect_image('test.jpg')

🖥️ 6. PyQt5 图形界面（app.py）

# app.pyfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QLabel,QPushButton,QVBoxLayout,QWidget,QFileDialogfromPyQt5.QtGuiimportQPixmapfromultralyticsimportYOLOimportsys,cv2classCrackDetectionApp(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle("钢结构裂缝检测系统")self.model=YOLO('runs/detect/steel_crack_v8s/best.pt')self.init_ui()definit_ui(self):layout=QVBoxLayout()self.label=QLabel("请选择待检测图像")self.btn=QPushButton("选择图像")self.btn.clicked.connect(self.select_image)layout.addWidget(self.label)layout.addWidget(self.btn)self.setCentralWidget(QWidget())self.centralWidget().setLayout(layout)defselect_image(self):path,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,"选择图像","","Images (*.jpg *.png)")ifpath:results=self.model(path)annotated=results[0].plot()cv2.imwrite("temp_result.jpg",annotated)self.label.setPixmap(QPixmap("temp_result.jpg").scaled(640,480))if__name__=='__main__':app=QApplication(sys.argv)window=CrackDetectionApp()window.show()sys.exit(app.exec_())

🧠 三、如何提升性能？—— 改进“YOLOv11”风格

虽然没有官方 YOLOv11，但可通过以下方式构建“YOLOv11”级模型：

✅ 1. 改进骨干网络（Backbone）

# models/yolo_v11_backbone.pyfromultralytics.nn.modulesimportConv,C3,SPPFimporttorch.nnasnnclassEfficientViTBackbone(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.stem=Conv(3,64,3,2)self.backbone=nn.Sequential(C3(64,128,True),C3(128,256,True),SPPF(256,256))defforward(self,x):returnself.backbone(self.stem(x))

✅ 2. 增加注意力机制

classAttentionBlock(nn.Module):def__init__(self,c):super().__init__()self.attention=nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d(1),nn.Conv2d(c,c,1),nn.Sigmoid())defforward(self,x):returnx*self.attention(x)

📈 四、训练后评估指标说明

✅ 从 PR 曲线看：模型在低召回下保持高精度，适合用于安全敏感场景（如桥梁、厂房巡检）。

该系统可用于：

• 工业厂房钢结构巡检
• 桥梁裂缝自动识别
• 无人机+AI 智能检测平台
• 科研与竞赛项目