基于yolov8的钢材瑕疵检测系统

实验使用采用东北大学团队制作的钢材缺陷检测数据集 NEU-DET。

该数据集共有 1800 张图片，包括：开裂(Crazing, Cr)、夹杂物(Inclusion, In)、斑点(Patches, Pa)、点蚀表面(Pitted_Surface, PS)、轧制氧化皮(Rolled-in_Scale, RS)、划痕(Scratches, Sc)等 6 种不同的缺陷。

检测数据集包含YOLO txt格式。

图片数量如下:

train(1440张)

val(360张)

项目采用yolov8s进行训练，设计了简单的界面，可直接检测。

，质量保证

ID:9738

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