本项目使用YOLO模型对道路坑洼等路面缺陷进行检测。
├── dataset/data.yaml # 数据集配置文件
├── check_data.py # 检查并可视化数据集
├── train.py # 模型训练脚本
├── validate.py # 模型验证脚本
├── predict.py # 模型推理脚本
└── README.md # 项目说明
本项目代码仓库中已经包含了路面缺陷检测的部分可用数据集：
- 类别: 坑洼(pothole)
- 类型: YOLO格式
- 位置:
./dataset/
以下为使用yolov8s为例进行模型训练：
python train.py --model yolov8s --data pothole_data.yaml --epochs 100 --batch-size 16常用参数:
--model: 选择模型大小 (yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x)--epochs: 训练轮次--batch-size: 批次大小--imgsz: 输入图像尺寸--device: 训练设备 (0, 1, cpu)
python validate.py --model runs/pothole_detection/weights/best.pt --data pothole_data.yaml单张图片:
python predict.py --model runs/pothole_detection/weights/best.pt --source path/to/image.jpg视频:
python predict.py --model runs/pothole_detection/weights/best.pt --source path/to/video.mp4摄像头:
python predict.py --model runs/pothole_detection/weights/best.pt --source 0训练后的模型性能指标将显示在runs/pothole_detection目录下。