【python 目标检测】基于深度学习的道路破损检测|yolov5|VOC
前不久从大数据局那里接到了一个任务，让我们做一个道路破损的目标检测，上网搜了一搜，发现资料并不是很多。
torch 1.11.0
torchvision 0.12.0
python 3.8
anaconda
2080Ti
数据集是大数据局的，不方便上传。
大部分长这样：图片有部分是带有破损的，可能是避开关键信息吧，我也不是很清楚，但是也是可以传入模型进行训练，精度肯定会收到影响，不过影响甚微。
大数据的图片并不是很多，但是用于目标检测是足够了，由于道路破损相对于其他的物体检测显得更为困难，因为它没有固定的形状，大部分都是不规则的裂缝，所以我们又自己找了一些数据集来扩充训练：
下面是之前道路破损比赛的一个官网信息，里面可以下载到数据集。
Overview | 2020 IEEE International Conference on Big Data (sekilab.global)https://rdd2020.sekilab.global/overview/该数据集包含不同国家的道路图像，它们是日本、印度、捷克。
导师建议使用yolov5模型进行训练：
GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
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