1、基于yolov5算法实现绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别检测1个类别：“绝缘子”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 16:27:48
41.29MB
1、YOLOv7绝缘子检测训练权重 ，附有各种训练曲线图
2、map达90%以上，
3、classes: insulator
4、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种
5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127229895?spm=1001.2014.3001.5502
2022-11-28 21:26:39
932.69MB
2021.4.22 更新了全部标注的json文件！！！
另有可跑通的整套deeplab_v3+的pytorch工程代码
电力巡检行业特殊数据集，由无人机或巡检机器人在塔内作业时拍摄得到，可用于缺陷检测玻璃绝缘子串是否自爆。数据集为4k分辨率的图像及对应的标签，每张均采用labelme软件，花费大量时间手工标注（标注不易请理解），mask格式为8位灰度图，像素值为（1,1,1），视觉效果为看不到物体的黑色但是有像素值。
2022-09-27 21:13:32
808.21MB