带标注的焊接型球头杆端关节轴承(鱼眼接头)缺陷识别数据集，识别率99.1%，可识别卡死，锈迹，合格，凹痕缺陷，20580张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

​带标注的焊接型球头杆端关节轴承(鱼眼接头)缺陷识别数据集识别率99.1%可识别卡死锈迹合格凹痕缺陷20580张图支持yolococo jsonvoc xml,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20580 张图数训练集17985 张图验证集1722 张图测试集873 张图预处理自动定向应用调整大小拉伸到640x640增强无数据集标签[‘choke’, ‘rust’, ‘ok_benjo’, ‘ok_frame’, ‘dent’]标签解释choke — 卡指球头活动关节转动受阻、杆件装配卡阻、运动卡顿不良rust — 锈迹、锈蚀、生锈ok_benjo — 弯折合格benjobend 折弯 / 弯曲ok_frame — 框架合格、边框完好dent — 凹痕、压痕、磕碰坑数据集图片和标注信息示例数据集下载yolo26:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897285yolo v12:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897286yolo v11:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897284yolo v9:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897283yolo v8:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897282yolo v7:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897287coco json:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897289pascal voc xml:https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/92897288YOLO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​​模型验证测试情况验证测试代码#需要安装pip install ultralyticsfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练好的 YOLO .pt 模型modelYOLO(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resultsmodel(image_path)# 获取预测结果forresultinresults:# 获取绘制了检测框的图片annotated_imageresult.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()