yolov8-seg裂缝分割模型 包含裂缝分割 数据集 4000张
训练好的yol ov8-seg裂缝分割模型包含裂缝分割数据集4000张(配置环境后，项目可自己跑)
[1们]训练了yolov8n-seg，yolov8m- seg，yolov8x-seg三 个模型，训练了100epoch
[2]训练任务为分割
segment
[3]训练数据集和检测结果如图1，4000张yol o格式的裂缝分割数据
文件包含:
[1] yolo源码，
[2]裂缝分割数据集(4000张)
[3]训练好的权重(yolov8n-seg, yolov8m-seg， yolov8x-seg)

这个裂缝分割项目，并提供必要的脚本和配置文件。这个项目包含4000张裂缝分割数据集，已经训练了YOLOv8-seg的三个不同规模的模型（yolov8n-seg、yolov8m-seg、yolov8x-seg），每个模型训练了100个epoch。我们将提供如何配置环境、训练模型和进行预测的详细步骤。

1. 项目结构

假设你的项目目录结构如下：

crack_segmentation_project/
├── dataset/
│   ├── images/
│   │   ├── train/
│   │   └── val/
│   ├── labels/
│   │   ├── train/
│   │   └── val/
├── models/
│   ├── yolov8n-seg.pt
│   ├── yolov8m-seg.pt
│   ├── yolov8x-seg.pt
├── yolo/
│   └── (YOLOv8源码)
├── data.yaml
├── train.py
├── predict.py
└── requirements.txt

2. 数据集配置文件 (data.yaml)

创建一个data.yaml文件，配置数据集的路径和类别信息：

path: ./dataset  # 数据集路径
train: images/train  # 训练集图像路径
val: images/val  # 验证集图像路径

nc: 1  # 类别数（裂缝）
names: 
  - crack  # 类别名称

3. 安装依赖

创建一个requirements.txt文件，列出所需的依赖项：

torch
ultralytics
opencv-python

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

4. 训练脚本 (train.py)

from ultralytics import YOLO

def train_model(data_yaml_path, model_config, epochs, batch_size, img_size, augment):
    # 加载模型
    model = YOLO(model_config)

    # 训练模型
    results = model.train(
        data=data_yaml_path,
        epochs=epochs,
        batch=batch_size,
        imgsz=img_size,
        augment=augment
    )

    # 保存模型
    model.save(f"models/{model_config.split('/')[-1].replace('.yaml', '')}.pt")

if __name__ == "__main__":
    data_yaml_path = 'data.yaml'
    model_configs = [
        'yolo/models/yolov8n-seg.yaml',
        'yolo/models/yolov8m-seg.yaml',
        'yolo/models/yolov8x-seg.yaml'
    ]
    epochs = 100
    batch_size = 16
    img_size = 640
    augment = True

    for model_config in model_configs:
        train_model(data_yaml_path, model_config, epochs, batch_size, img_size, augment)

5. 预测脚本 (predict.py)

import cv2
import torch
from ultralytics import YOLO

def predict_image(image_path, model_path, img_size=640):
    # 加载模型
    model = YOLO(model_path)

    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 进行预测
    results = model(image_rgb, size=img_size)

    # 处理预测结果
    for result in results:
        masks = result.masks.data.cpu().numpy()
        for mask in masks:
            mask = (mask * 255).astype('uint8')
            colored_mask = cv2.applyColorMap(mask, cv2.COLORMAP_JET)
            image = cv2.addWeighted(image, 1, colored_mask, 0.5, 0)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Prediction', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    image_path = 'path_to_your_image.jpg'
    model_path = 'models/yolov8n-seg.pt'  # 选择你要使用的模型
    predict_image(image_path, model_path)

6. 运行脚本

1. 训练模型：

   python train.py
   

2. 进行预测：

   python predict.py
   

7. 详细解释

数据集配置文件 (data.yaml)

• path: 数据集的根目录路径。
• train: 训练集图像的路径。
• val: 验证集图像的路径。
• nc: 类别数（裂缝）。
• names: 类别名称列表。

训练脚本 (train.py)

1. 导入依赖项：

   • from ultralytics import YOLO：导入YOLOv8模型。

2. 定义训练函数：

   • train_model：加载模型，设置训练参数，训练模型，并保存最佳模型。

3. 主函数：

   • 设置数据集路径、模型配置、训练参数等。
   • 遍历不同的模型配置文件，调用train_model函数进行训练。

预测脚本 (predict.py)

1. 导入依赖项：

   • import cv2：导入OpenCV库。
   • import torch：导入PyTorch库。
   • from ultralytics import YOLO：导入YOLOv8模型。

2. 定义预测函数：

   • predict_image：加载模型，读取图像，进行预测，处理预测结果，并显示带有分割结果的图像。

3. 主函数：

   • 设置图像路径和模型路径。
   • 调用predict_image函数进行预测。

8. 注意事项

1. 数据集路径：确保数据集路径正确，特别是data.yaml文件中的路径。
2. 模型配置：确保模型配置文件路径正确。
3. 图像大小：img_size可以根据实际需求调整，通常使用640或1280。
4. 数据增强：augment参数控制是否启用数据增强，可以在训练过程中提高模型的泛化能力。

9. 数据增强

为了增加数据集的多样性，可以使用数据增强技术。YOLOv8在训练过程中默认支持多种数据增强方法，如随机裁剪、翻转、颜色抖动等。如果需要自定义数据增强，可以参考YOLOv8的文档进行配置。

总结

通过以上步骤，你可以构建一个基于YOLOv8-seg模型的裂缝分割系统。train.py用于训练模型，predict.py用于加载训练好的模型并进行预测。