文章目录隧道裂缝实例分割数据集 数据集概览 数据说明 YOLOv26 实例分割训练与推理流程1. 数据集结构2. 配置文件 tunnel_cracks.yaml中文类别名3. 训练代码带中文注释4. 推理代码带中文注释关键词#隧道裂缝检测 #实例分割 #结构健康监测 #裂缝识别 #隧道缺陷检测 #YOLOv26 #计算机视觉数据集隧道裂缝实例分割数据集本项目提供了一套面向隧道结构健康监测场景的计算机视觉实例分割数据集适用于YOLO系列模型训练可直接用于隧道裂缝自动化识别与评估任务。 数据集概览项目说明数据类别1 类裂缝数据规模100 张图像数据格式YOLO 实例分割格式核心应用价值为隧道结构的裂缝自动化检测、缺陷评估及维护决策提供高质量的实例分割训练数据支撑 数据说明数据类别仅包含1类关键目标即隧道裂缝区域聚焦于隧道结构健康监测的核心感知对象。数据规模图像数量为100张可作为基础数据集进行模型训练与验证也可与其他隧道缺陷数据联合使用。数据格式采用标准YOLO实例分割格式每张图像对应同名标注文件包含类别ID与多边形轮廓坐标开箱即用。 YOLOv26 实例分割训练与推理流程1. 数据集结构tunnel_cracks_dataset/ ├── train/ │ ├── images/ # 训练集图像 │ └── labels/ # 训练集分割标注文件 ├── val/ │ ├── images/ # 验证集图像 │ └── labels/ # 验证集分割标注文件 └── tunnel_cracks.yaml # 数据集配置文件2. 配置文件tunnel_cracks.yaml中文类别名# 数据集根目录path:./tunnel_cracks_dataset# 训练集、验证集路径train:train/imagesval:val/images# 类别数量与名称nc:1names:0:裂缝3. 训练代码带中文注释fromultralyticsimportYOLO# 加载预训练的YOLOv26分割模型权重modelYOLO(yolov26n-seg.pt)# 启动模型训练model.train(datatunnel_cracks.yaml,# 数据集配置文件路径epochs100,# 训练总轮数imgsz640,# 输入图像尺寸batch8,# 批次大小devicecuda# 使用GPU训练)4. 推理代码带中文注释fromultralyticsimportYOLO# 加载训练好的模型权重modelYOLO(runs/segment/train/weights/best.pt)# 对单张图像进行分割推理resultsmodel(test_image.jpg,saveTrue)# 打印分割结果信息forresultinresults:print(检测到的裂缝区域,result.boxes.cls)print(分割掩码形状,result.masks.shape)关键词#隧道裂缝检测 #实例分割 #结构健康监测 #裂缝识别 #隧道缺陷检测 #YOLOv26 #计算机视觉数据集
