光伏板可见光缺陷数据集-YOLO
光伏面板在长期使用过程中,可能会出现各种缺陷,如鸟粪污染、灰尘覆盖、草木遮挡、异物遮挡、热斑、二极管短路、异常低温等。本文主要介绍,新采集包括遮挡,脏污,阳光反射,鸟粪,光伏板组件变形,光伏板缺失,面板碎裂等等标签为xml格式,标签文件也有~本文主要介绍该数据集内容及其使用方法。
·
数据集描述
光伏面板在长期使用过程中,可能会出现各种缺陷,如鸟粪污染、灰尘覆盖、草木遮挡、异物遮挡、热斑、二极管短路、异常低温等。本文主要介绍光伏板可见光缺陷数据集,新采集可见光缺陷1750张 共11种缺陷 包括遮挡,脏污,阳光反射,鸟粪,光伏板组件变形,光伏板缺失,面板碎裂等等
标签为xml格式,标签文件也有~
本博客所有航拍数据均为本人亲自采集,确保一手真实可靠。
本文主要介绍该数据集内容及其使用方法。
本数据集例图


数据集结构
数据集为YOLO格式,已划分训练集、验证集和测试集,并配置好了data.yaml,可直接进行YOLO模型训练。为了方便大家调整标签,数据集还配有xml格式。数据集格式如下。
datasets
images
train
1.jpg
2.jpg
val
1.jpg
2.jpg
labels
train
1.txt
2.txt
val
1.txt
2.txt
data.yaml
labels.txt
rcx-xml
YOLO训练流程
1.搭建好YOLO环境,并在环境中安装好ultralytics包
2.使用命令行进行训练
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt data=datasets/data.yaml batch=32 epochs=300
魔乐社区(Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区,提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务,为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作,由全产业链共同建设、共同运营、共同享有,推动国产AI生态繁荣发展。
更多推荐



所有评论(0)