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【深度学习目标检测】十二、基于深度学习的钢铁缺陷识别（python，目标检测，yolov8）_yolov8缺陷检测迁移学习

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-05-24 01:12:24

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yolov8缺陷检测迁移学习

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。

YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。YOLOv8在之前的版本基础上进行了一系列改进和优化，提高了检测速度和准确性。

YOLOv8采用了Darknet-53作为其基础网络架构。Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darknet-53具有更深的网络结构和更多的卷积层，可以更好地捕捉图像中的细节和语义信息。

在YOLOv8中，还使用了一些技术来提高检测性能。首先是使用了多尺度检测。YOLOv8在不同的尺度上检测物体，这样可以更好地处理物体的大小变化和远近距离差异。其次是利用了FPN（Feature Pyramid Network）结构来提取多尺度特征。FPN可以将不同层级的特征图进行融合，使得算法对不同大小的物体都有较好的适应性。

此外，YOLOv8还利用了一种称为CSPDarknet的网络结构来减少计算量。CSPDarknet使用了CSP（Cross Stage Partial）结构，在网络的前向和后向传播过程中进行特征融合，从而减少了网络的参数量和计算量。

在训练阶段，YOLOv8使用了一种称为CutMix的数据增强技术。CutMix将不同图像的一部分进行混合，从而增加了数据的多样性和鲁棒性。

总而言之，YOLOv8是一种快速而准确的物体检测算法，它通过引入Darknet-53网络、多尺度检测、FPN结构、CSPDarknet结构和CutMix数据增强等技术，实现了对不同大小和距离的物体进行快速、准确的检测。

本文介绍了基于Yolov8的钢铁缺陷检测模型，包括训练过程和数据准备过程，同时提供了推理的代码。

模型在线体验：模型乐园

效果如下图：

一、安装YoloV8

yolov8官方文档：主页 - Ultralytics YOLOv8 文档

安装部分参考：官方安装教程

二、数据集准备

NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类，分别为：'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'。其中训练集1260个图片，验证集361个图片，测试集180个图片。

示例图片如下：

原始的数据格式为VOC格式，本文提供转换好的yolov8格式数据集，，可以直接放入yolov8中训练，数据集地址：NEU钢铁缺陷数据集yolov8格式

三、模型训练
1、数据集配置文件

在ultralytics/ultralytics/cfg/datasets目录下添加neu.yaml，添加以下内容（path修改为自己的路径）：

  1. # Ultralytics YOLO 
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