隧道病害图像识别 地铁隧道剥落识别 深水分割检测 数据集第10736期

文章目录在这里插入图片描述 数据集概览 数据说明 YOLOv26 语义分割训练与推理流程1. 数据集结构2. 配置文件 tongji_tunnel.yaml中文类别名3. 训练代码带中文注释4. 推理代码带中文注释关键词#隧道缺陷检测 #语义分割 #结构健康监测 #裂缝识别 #渗漏水检测 #剥落识别 #YOLOv26 #计算机视觉数据集隧道缺陷语义分割数据集本项目提供了一套面向隧道结构健康监测场景的计算机视觉语义分割数据集适用于YOLO系列模型训练可直接用于隧道缺陷自动化识别与评估任务。 数据集概览项目说明数据类别3 类裂缝、渗漏水、剥落数据规模300 张图像数据格式YOLO 语义分割格式核心应用价值为隧道结构的自动化健康检测、缺陷识别及维护决策提供高质量的语义分割训练数据支撑在这里插入图片描述 数据说明数据类别包含3类隧道典型缺陷分别为裂缝、渗漏水、剥落覆盖隧道结构健康监测的核心评估对象。数据规模图像数量为300张能够满足语义分割模型的训练与验证需求。数据格式采用标准YOLO语义分割格式每张图像对应同名标注文件包含类别ID与多边形轮廓坐标开箱即用。 YOLOv26 语义分割训练与推理流程1. 数据集结构tongji_tunnel_dataset/ ├── train/ │ ├── images/ # 训练集图像 │ └── labels/ # 训练集分割标注文件 ├── val/ │ ├── images/ # 验证集图像 │ └── labels/ # 验证集分割标注文件 └── tongji_tunnel.yaml # 数据集配置文件2. 配置文件tongji_tunnel.yaml中文类别名# 数据集根目录path:./tongji_tunnel_dataset# 训练集、验证集路径train:train/imagesval:val/images# 类别数量与名称nc:3names:0:裂缝1:渗漏水2:剥落3. 训练代码带中文注释fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练的YOLOv26分割模型权重modelYOLO(yolov26n-seg.pt)# 启动模型训练model.train(datatongji_tunnel.yaml,# 数据集配置文件路径epochs100,# 训练总轮数imgsz640,# 输入图像尺寸batch8,# 批次大小devicecuda# 使用GPU训练)4. 推理代码带中文注释fromultralyticsimportYOLO# 加载训练好的模型权重modelYOLO(runs/segment/train/weights/best.pt)# 对单张图像进行分割推理resultsmodel(test_image.jpg,saveTrue)# 打印分割结果信息forresultinresults:print(检测到的缺陷类别,result.boxes.cls)print(分割掩码形状,result.masks.shape)关键词#隧道缺陷检测 #语义分割 #结构健康监测 #裂缝识别 #渗漏水检测 #剥落识别 #YOLOv26 #计算机视觉数据集