表计读数异常、表计外壳破损、异物鸟巢、空中漂浮物、表盘模糊、表盘破损、绝缘子破裂、地面油污、硅胶桶变色
变电站电力设备缺陷数据集 共6004张图像
train test val比例为7:2:1
有txt和yaml两种格式
数据集共7种标签，包括表计读数异常、表计外壳破损、异物鸟巢、空中漂浮物、表盘模糊、表盘破损、绝缘子破裂、地面油污、硅胶桶变色
基于RT-DETR模型的mAP50为0.66
变电站电力设备缺陷数据集的详细介绍，以及如何使用YOLOv8进行训练的详细步骤。
数据集介绍
- 数据集概述
数据集名称：变电站电力设备缺陷数据集
缺陷类别：共7类，分别为表计读数异常（abnormal_meter_reading）、表计外壳破损（meter_case_damage）、异物鸟巢（foreign_nest）、空中漂浮物（floating_object）、表盘模糊（blurry_dial）、表盘破损（dial_damage）、绝缘子破裂（insulator_crack）、地面油污（oil_spill）、硅胶桶变色（silica_gel_color_change）
图片数量：共6004张JPG图片
标签格式：已有txt和yaml两种格式
数据集划分：train:test:val = 7:2:1 - 数据集结构
假设你的数据集已经按照以下结构组织：
深色版本
power_defect_dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ ├── val/
│ └── test/
└── labels/
├── train/
├── val/
└── test/
每个文件夹中包含对应的图像文件和标签文件。确保所有图像文件都是.jpg格式，而标签文件是.txt格式，并且它们的名字与对应的图像文件相同。
数据集配置文件
创建一个数据集配置文件（如power_defect_dataset.yaml），该文件定义了数据集的基本信息，包括路径、类别等。示例配置如下：
yaml
深色版本
训练和验证的数据集路径
train: power_defect_dataset/images/train
val: power_defect_dataset/images/val
test: power_defect_dataset/images/test
类别名称
names:
0: abnormal_meter_reading
1: meter_case_damage
2: foreign_nest
3: floating_object
4: blurry_dial
5: dial_damage
6: insulator_crack
7: oil_spill
8: silica_gel_color_change
类别数量
nc: 9
训练模型
- 安装依赖
确保你的开发环境中安装了必要的软件和库。YOLOv8是基于PyTorch框架的，因此你需要安装Python以及PyTorch。
安装Python（推荐3.7或更高版本）
安装PyTorch：你可以从PyTorch官方网站获取安装命令，根据你的系统配置选择合适的安装方式。
克隆YOLOv8的官方仓库到本地，并安装项目所需的其他依赖：
bash
深色版本
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics
pip install -r requirements.txt
2. 训练模型
在完成上述准备工作后，你可以开始训练模型了。打开终端，进入YOLOv8项目的根目录，运行训练命令：
bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/train.py --data power_defect_dataset.yaml --cfg yolov8.yaml --weights yolov8x.pt --batch-size 16 --epochs 100
这里：
–data 参数指定了数据集配置文件的路径。
–cfg 参数指定了模型配置文件。
–weights 参数用于指定预训练权重的路径，这有助于加速训练过程并提高最终模型的性能。
–batch-size 和 --epochs 分别设置了批量大小和训练轮数。
模型评估
训练完成后，可以通过验证集来评估模型的性能。YOLOv8提供了方便的命令来进行模型评估：
bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/val.py --data power_defect_dataset.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt
这里，best.pt 是训练过程中保存的最佳模型权重文件。
模型推理
你可以使用训练好的模型进行推理，检测新的图像中的缺陷。示例命令如下：
bash
深色版本
python ultralytics/yolo/v8/detect/predict.py --source path/to/your/image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.25
这里：
–source 参数指定了要检测的图像路径。
–conf 参数设置了置信度阈值，低于该阈值的检测结果将被忽略。
注意事项
数据增强：为了提高模型的泛化能力，可以考虑使用数据增强技术，如随机裁剪、翻转、颜色抖动等。
超参数调整：根据训练过程中观察到的损失值和验证集上的性能，适当调整学习率、批量大小等超参数。
硬件资源：如果显存不足，可以减少批量大小或使用更小的模型变体。
进一步优化
数据预处理：确保图像质量和尺寸一致，可以使用图像增强技术提高模型的鲁棒性。
模型选择：根据实际需求选择合适的YOLOv8模型变体，如yolov8s、yolov8m、yolov8l等。
多尺度训练：可以尝试多尺度训练，以提高模型对不同尺度目标的检测能力。