带标注的红外热成像建筑缺陷识别数据集，91.5%识别率，700张图，支持yolo，coco json，voc xml格式,文末有模型训练代码

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带标注的红外热成像建筑缺陷识别数据集，91.5%识别率，700张图，支持yolo，coco json，voc xml格式,文末有模型训练代码

模型训练指标参数：

模型训练图：

数据集拆分

总图数：700 张图数
训练集

491 张图

验证集

141 张图

测试集

68 张图

预处理

无

增强

无

数据集标签：

Damage-Crack

数据集图片和标注信息示例：

在这里插入图片描述

数据集下载：

yolo26:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802609

yolo v12:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802612

yolo v11:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802611

yolo v9:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802605

yolo v8:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802607

yolo v7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802608

coco json: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802610

pascal voc xml:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92802606

YOLO模型训练

下载数据集之后解压到当前文件夹，然后将 我的仓库 https://gitcode.com/pbymw8iwm/YOLOProject里的训练模型脚本复制到文件夹下，假设你使用的是yolov8来训练你就用 python train_yolov8.py
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模型下载：

资源下载

模型验证测试情况：

验证测试代码：

#需要安装pip install ultralytics
from ultralytics import YOLO
import cv2
# 加载训练好的 YOLO .pt 模型
model = YOLO('best.pt')  # 替换为你实际的 .pt 模型文件路径
# 定义要测试的图片路径
image_path = './image.jpg'  # 替换为你实际的图片文件路径
# 使用模型对图片进行预测
results = model(image_path)
# 获取预测结果
for result in results:
    # 获取绘制了检测框的图片
    annotated_image = result.plot()
    # 显示图片
    cv2.imshow("YOLOv Inference", annotated_image)
    # 等待按键退出
    cv2.waitKey(0)
    # 关闭所有 OpenCV 窗口
    cv2.destroyAllWindows()