04 Yolo

获取或收集图片

确保图像具有多样性，包括不同大小、形状和颜色，有缺陷及没有缺陷的图片。

图像标记

使用Roboflow进行图像标记，你可以按照以下步骤操作：

• 注册并登录Roboflow。
• 创建一个新的项目，并上传图像数据集。
• 使用Roboflow的标记工具来标记图像中的缺陷。需要在每个缺陷周围绘制边界框，并为它们分配类别标签。

标记完成后导出数据集。根据系统推荐自动划分训练集、验证集和测试集，最后导出文件压缩包至电脑。

Ultralytics训练，预测

安装 Ultralytics

pip install ultralytics

训练模型

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练模型或创建新模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型
# model = YOLO("yolov8n.yaml")  # 创建新模型

# 训练模型
model.train(data="path_to_your_dataset.yaml", epochs=3)

# 评估模型性能
metrics = model.val()

# 对图像进行预测
results = model("path_to_your_image.jpg")

# 显示预测结果
results.show()

# 导出模型到 ONNX 格式（如果需要）
path = model.export(format="onnx")

注意事项

参考资料

sipsmehta/Crack-Segmentation-and-Detection-using-YOLO (github.com)