带标注的瓶盖缺陷分类数据集， 识别率99.3%，可识别瓶盖破损，瓶盖松动，无瓶盖，密封环断裂等常见问题，支持yolo，coco json，pascal voc xml格式

带标注的瓶盖缺陷分类数据集 识别率99.3%可识别瓶盖破损瓶盖松动无瓶盖密封环断裂等常见问题支持yolococo jsonpascal voc xml格式模型训练指标参数数据集拆分训练集2860图像验证集162图像测试集85图像预处理预处理尺寸调整适配至 512×512 范围内数据增强单个训练样本输出数量5翻转水平翻转旋转-15° 至 15° 之间边界框参数旋转-6° 至 6° 之间剪切变换水平 ±6°、垂直 ±5°亮度0% 至 6% 之间数据集标签brokenRing, brokencap, goodCap, loosecap, noCapbrokenRing防盗环破损 / 密封环断裂出现断裂、缺损是饮料瓶最常见的瓶盖缺陷之一。brokencap瓶盖破损瓶盖本体开裂、缺角、碎裂、变形损坏不只是环整个盖子坏了。goodCap合格瓶盖 / 良品瓶盖无破损、无松动、位置正确符合生产质量标准的正常瓶盖。loosecap瓶盖松动瓶盖旋紧力度不足、歪斜、未完全拧紧存在漏液、漏气风险。noCap无瓶盖 / 缺盖瓶口完全没有瓶盖属于严重缺失类缺陷。数据集图片和标注信息示例数据集下载yolo26: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766497yolo v12:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766490yolo v11: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766496yolo v9:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766493yolo v8:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766494yolo v7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766491yolo v5: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766498yolo darknet: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766495coco json: https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766492pascal voc xml:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92766489YOLO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注意请根据你的GPU能力来适当调整训练参数比如训练batchpatienceworkers以及模型类型如果你的GPU硬件条件限制可以联系作者进行付费模型训练部分模型只需要一杯奶茶钱模型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()推理结果{predictions: [{x: 1028,y: 663,width: 876,height: 742,confidence: 0.942,class: loosecap,class_id: 3,detection_id: 00efe564-f48f-43d7-9635-9ddbfa8e386b}]}推理结果{predictions: [{x: 1075.5,y: 541.5,width: 1039,height: 855,confidence: 0.879,class: brokenRing,class_id: 0,detection_id: 1cfd05ed-47e0-4c6c-8651-57815b18d14c}]}