金属管道缺陷检测yolo代码

### 金属管道缺陷检测YOLO代码实现 对于金属管道缺陷检测，YOLO（You Only Look Once）算法因其高效性和准确性而被广泛采用。一种适用于此类应用的方法是在现有YOLO架构基础上进行改进以适应特定需求。 #### 数据集准备 为了训练模型识别金属管道中的不同类型的缺陷，首先需要收集并标注大量具有代表性的样本图片。这些数据应覆盖各种可能遇到的实际场景以及不同的光照条件和背景环境[^1]。 #### 模型选择与调整 考虑到工业应用场景下的实时性要求较高，在不影响精度的前提下可以考虑使用更加轻量化的版本如LF-YOLO来加速推理过程[^3]。此外还可以通过迁移学习的方式利用预训练权重初始化网络参数从而减少收敛时间提高最终效果。 #### 训练配置文件设置 以下是针对本项目定制化修改后的`yolov5s.yaml`配置样例： ```yaml nc: 5 # 类别数量 (例如裂纹,腐蚀等) depth_multiple: 0.33 width_multiple: 0.50 anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] - [30,61, 62,45, 59,119] - [116,90, 156,198, 373,326] backbone: [[-1, 1, Focus], [-1, 3, BottleneckCSP]] head: [[-1, 1, SPP], [-1, 3, BottleneckCSP], ... ``` 此部分定义了神经网络结构细节包括但不限于输入尺寸、通道数、锚框大小等超参设定；具体数值需依据实验结果不断优化直至获得满意性能表现为止。 #### Python脚本编写 下面给出一段基于PyTorch框架下完成整个流程的Python程序片段作为参考： ```python import torch from models.experimental import attempt_load from utils.datasets import LoadImages from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device def detect(): source = 'path/to/images' # 测试图像路径 weights = 'best.pt' # 权重文件名 imgsz = 640 # 输入分辨率 device = select_device('') # GPU/CPU设备选项 model = attempt_load(weights, map_location=device) # 加载模型 dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz) for path, img, im0s, vid_cap in dataset: img = torch.from_numpy(img).to(device) pred = model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45) if len(det): *xyxy, conf, cls = reversed(det[-1]) label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0s, label=label) if __name__ == '__main__': detect() ``` 这段代码实现了从加载预训练好的YOLOv5模型到执行目标检测并将预测结果显示出来的全过程。其中涉及到了一些辅助函数比如`non_max_suppression()`用于去除冗余边界框只保留最有可能的结果；还有像`plot_one_box()`这样的绘图工具可以帮助直观理解输出内容[^4]。