输电线螺栓销钉缺失检测数据集共1209张。标注文件为YOLO适用的txt格式以及VOC格式。可以直接用于模型训练。
类别：缺失和不缺失
包含yolov7tiny训练验证结果以及权重文件和数据集。
数据集亮点：
丰富的图像资源：
本数据集包含1209张高质量的输电线螺栓销钉图像，涵盖了各种不同的环境条件和视角下的螺栓销钉状态，确保模型能够应对复杂多变的实际应用场景。
多样化的标注格式：
为了方便用户根据自己的需求选择合适的工具，我们提供了适用于YOLO框架的.txt标注文件，以及常用的VOC格式标注文件，支持广泛的深度学习平台和工具。
直接可用的训练成果：
我们不仅提供原始数据集，还附带了使用YOLOv7tiny模型训练得到的初步结果及权重文件，让您无需从零开始，即可获得即时可用的检测模型。您可以立即部署这些模型，也可以在此基础上继续优化以适应特定的应用场景。
明确的分类标签：
数据集严格区分“缺失”与“不缺失”两类，确保模型能够精准地识别出螺栓销钉的状态，帮助您及时发现并修复可能存在的安全隐患。
应用领域：
无论是电力公司的基础设施维护团队，还是专注于智能电网解决方案的研究机构，甚至是希望利用AI技术革新传统巡检方式的企业，都可以从这套数据集中受益匪浅。
结语：
选择我们的输电线螺栓销钉缺失检测数据集，就是选择了更高效、更智能的安全保障方案。我们相信，在您的研究或业务中引入这套数据集，将极大提升工作效率，减少人为错误，并最终实现更加安全可靠的电力输送系统。
环境配置：
- 您已经安装了PyTorch和其他必要的库。
- 您已经有了YOLOv7tiny的预训练权重文件。
- 您有一个名为
test_images的文件夹，其中包含了用于测试的一些图像。
示例代码：
1import torch
2from PIL import Image
3import numpy as np
4import os
5
6def load_model(weights_path):
7 """
8 加载YOLOv7tiny模型。
9 """
10 model = torch.hub.load('WongKinYiu/yolov7', 'custom', path=weights_path, source='local') # 使用本地路径加载模型
11 return model
12
13def detect_objects(model, img_path):
14 """
15 使用加载的模型对单个图像进行目标检测。
16 """
17 img = Image.open(img_path) # 加载图像
18 results = model(img) # 进行推理
19 return results.pandas().xyxy[0] # 返回检测结果
20
21def main():
22 weights_path = 'path/to/your/weights.pt' # 模型权重路径
23 test_images_dir = 'test_images' # 测试图像目录
24
25 model = load_model(weights_path)
26
27 for img_file in os.listdir(test_images_dir):
28 if img_file.endswith('.jpg') or img_file.endswith('.png'):
29 img_path = os.path.join(test_images_dir, img_file)
30 detections = detect_objects(model, img_path)
31 print(f"Detection results for {img_file}:")
32 print(detections)
33
34if __name__ == "__main__":
35 main()注意事项：
- 上述代码假设您已经安装了
torch,PIL等必要的库，并且您已经有了YOLOv7tiny模型的预训练权重文件。 - 您需要将
weights_path变量设置为正确的模型权重文件路径。 - 请确保
test_images目录存在并且包含了一些用于测试的图像。