yolov11钢材缺陷检测官方数据集
时间: 2025-06-22 14:56:22 浏览: 14
### YOLOv11钢材缺陷检测官方数据集下载
YOLOv11并非官方的YOLO系列模型名称,可能是指YOLOv1或YOLOv11的一种变体。在基于YOLO模型进行钢材缺陷检测的研究中,通常会使用公开的钢材缺陷数据集[^1]。以下是一些常见的钢材缺陷检测数据集,这些数据集可能被用于类似的项目:
1. **NEU-DET 数据集**
NEU-DET 是一个广泛使用的钢材表面缺陷数据集,包含六种类型的钢材表面缺陷图像。该数据集可以用于训练和测试深度学习模型,例如 YOLO 系列模型。NEU-DET 数据集可以通过以下链接获取:
```plaintext
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340918315176
```
2. **Steel Surface Defect Dataset (SSDD)**
SSDD 是另一个常用的钢材表面缺陷数据集,包含多种类型的缺陷图像。该数据集适用于目标检测任务,并且可以与 YOLO 模型结合使用。SSDD 数据集的下载地址为:
```plaintext
http://www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/ssdd/
```
3. **Tianchi Steel Defect Detection Dataset**
天池钢铁表面缺陷检测竞赛提供了高质量的钢材缺陷数据集,包含大量标注的缺陷图像。虽然该数据集主要用于竞赛,但也可以用于研究目的。访问地址如下:
```plaintext
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231685/information
```
为了确保数据集的正确使用,建议在下载前阅读相关许可协议,并确认是否符合项目的具体需求。如果需要将数据集转换为 YOLO 格式,可以参考以下代码示例进行数据预处理:
```python
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
def convert_annotation(xml_file, output_txt):
in_file = open(xml_file)
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
for obj in root.iter('object'):
difficult = obj.find('difficult').text
cls = obj.find('name').text
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
cls_id = classes.index(cls)
xmlbox = obj.find('bndbox')
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymax').text))
with open(output_txt, "a") as f:
f.write(f"{cls_id} {b[0]} {b[1]} {b[2]} {b[3]}\n")
```
上述代码将 Pascal VOC 格式的标注文件转换为 YOLO 格式,便于后续训练。
阅读全文
相关推荐


















