yolov5/yolov8/yolo11/yolo目标检测数据集，人爬墙识别数据集及训练结果（含yolov8训练结果与模型），1016张标注好的数据集（2类别，划分好的训练集，验证集和测试集、data.yaml文件），开箱即用 2个类别：没爬墙，在爬墙。 效果参考展示：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/151864777 更多资源下载：https://blog.csdn.net/m0_37302966/article/details/146555773

DeepBGC：生物合成基因簇的检测和分类 DeepBGC使用深度学习来检测细菌和真菌基因组中的BGC。 DeepBGC使用双向长期短期记忆递归神经网络和Pfam蛋白域的word2vec样载体嵌入。 使用随机森林分类器预测产品类别和检测到的BGC的活性。 :pushpin: 消息 :pushpin: DeepBGC 0.1.23：预测BGCs现在可以在antiSMASH使用JSON输出文件被上传用于可视化 根据以下说明，照常安装和运行DeepBGC 上传antismash.json从DeepBGC输出文件夹使用“上传额外的注释” 页 预测的BGC区域及其预测分数将与antiSMASH BGC一起显示 刊物 用于生物合成基因簇预测的深度学习基因组挖掘策略Geoffrey D Hannigan，David Prihoda等人，《核酸研究》，gkz654， //doi.org/10.1093/nar/gkz654 使用

本文提出一种名为IOPLIN的深度学习框架，用于自动检测多种路面病害。该方法通过迭代优化补丁标签推断网络，仅需图像级标签即可实现高精度检测，并能粗略定位病害区域。创新的EMIPLD策略解决了无局部标注的难题，结合CLAHE预处理与EfficientNet骨干网络，充分挖掘高分辨率图像信息。研究团队构建了含6万张图像的大规模数据集CQU-BPDD，涵盖七类病害，推动领域发展。实验表明，IOPLIN在AUC、精确率与召回率上均优于主流CNN模型，尤其在高召回场景下优势显著。其具备强鲁棒性与跨数据集泛化能力，适用于真实复杂路况。该技术可用于路面筛查与病害定位，大幅降低人工成本，助力智慧交通运维。代码与数据集已公开，促进学术共享。

1、设计内容 多路远程温度检测系统采用分布式检测结构，由一台主机系统和2台从机 系统构成，从机根据主机的指令对各点温度进行实时或定时采集，测量结果不 仅能在本地存储、显示，而且可以通过串行总线将采集数据传送至主机。主机 的功能是发送控制指令，控制各个从机进行温度采集，收集从机测量数据，并 对测量结果进行分析、处理、显示和打印。主机部分采用PC，从机的微处理器 采用嵌入式系统，从机的信号输入通道由温度传感器、信号调理电路以及 A/D 转换器等构成。主机与从机之间采用串行总线通信。 2、系统功能 （1） 检测温度范围为0～400℃； （2） 温度分辨率达到0.1℃； （3） 使用串行总线进行数据传输； （4） 可由主机分别设置各从机的温度报警上、下限值，主机、从机均具有 报警功能； （5） 主机可实时、定时收集各从机的数据，并具有保存数据、分析24小 时数据的功能（显示实时波形和历史波形）。 3、设计任务 （1）完成硬件设计； （2）完成软件设计，包括：主机程序、主从机通信程序、从机温度检测程 序、显示程序、温度越线报警程序。 （3）完成仿真和系统模型实物制作

C++实现峰值检测，可根据阈值、峰值距离筛选峰值等同于matlab findpeak函数 头文件如下 #ifndef __FINDPEAKS__ #define __FINDPEAKS__ #include struct peak { int index; float value; }; bool comparePeaks(const peak& a, const peak& b); bool compareIndex(const peak& a, const peak& b); std::vectorfindPeaks(const std::vector& src, int distance = 0, float threshold = 0); #endif

一、基础信息 数据集名称：塑料目标检测数据集 图片数量： 训练集：138张图片 分类类别： Plastic（塑料） 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式： 图片来源于实际采集，常见图像格式如JPEG。 二、适用场景 塑料物品识别系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建AI模型自动检测塑料物品，应用于垃圾分类、回收自动化系统等场景。 工业制造检测： 在生产线或质量控制中，识别塑料材料或部件，提升制造效率和准确性。 环境废物监测： 用于识别塑料污染或废物，支持环境清理项目或可持续性研究。 三、数据集优势 精准标注： 标注采用YOLO格式，边界框定位精确，类别标签一致，确保模型训练可靠性。 任务适配性强： 兼容主流目标检测框架（如YOLO），可直接加载使用，支持快速模型开发。 实用性强： 数据集专注于塑料检测类别，提供真实场景图像，便于模型学习和实际部署应用。

本次提供的 halcon DeepLearningTool 是机器视觉软件 HALCON 集成的深度学习工具包，专为工业视觉检测场景设计，提供从数据标注、模型训练到推理部署的全流程深度学习开发支持。该工具包基于 HALCON 的机器视觉算法体系，内置多种预训练模型（如目标检测、图像分类、语义分割等），支持自定义数据集训练，可快速构建适用于缺陷检测、物体识别、字符识别等工业场景的深度学习解决方案。 工具核心功能包括：可视化数据标注工具（支持矩形框、像素级分割等标注方式）、模型训练引擎（支持迁移学习、增量训练，兼容 CPU/GPU 加速）、模型评估模块（提供准确率、召回率等量化指标）以及轻量化推理接口（可直接集成到生产环境）。同时支持与 HALCON 传统视觉算子结合，实现 "深度学习 + 传统算法" 的混合检测方案，兼顾检测精度与效率。 适用人群主要为工业机器视觉领域的算法工程师、自动化设备开发人员、智能制造企业的技术研发人员，以及高校从事机器视觉研究的师生，尤其适合需要快速将深度学习技术应用于工业检测场景的团队。 使用场景涵盖：电子制造业中的 PCB 板缺陷检测、汽车零部件表面瑕疵识别、包装行业的标签字符识别、物流领域的包裹分拣分类、医药行业的药瓶外观检测等。通过该工具，开发者可大幅缩短深度学习模型的开发周期，降低工业视觉系统的部署门槛。 其他说明：使用前需确保已安装对应版本的 HALCON 基础软件；工具包提供 C++、C#、Python 等多语言接口，方便集成到不同开发环境；建议搭配 HALCON 官方的深度学习示例数据集进行入门学习；部分高级功能（如自定义网络结构）需要具备一定的深度学习理论基础；工业场景中需注意图像采集质量对模型效果的影响，建议配合专业光学系统使用；技术问题可参考 HALCON 官方文档或 CSDN 社区的工业深度学习实践案例。

“基于YOLO V8的金属表面缺陷检测识别系统——从源代码到实际应用的完整解决方案”,"基于YOLO V8的金属表面缺陷智能检测与识别系统：Python源码、Pyqt5界面、数据集与训练代码的集成应用报告及视频演示",基于YOLO V8的金属表面缺陷检测检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】 有报告哟 视频演示： 金属表面缺陷的及时检测对于保障产品质量和生产安全至关重要。 然而，传统的人工检测方法往往效率低下、耗时长，并且容易受主观因素影响。 为了解决这一问题，我们提出了基于深度学习技术的金属表面缺陷检测系统。 本项目采用了Yolov8算法，这是一种高效的目标检测算法，能够在图像中快速准确地检测出各种目标。 我们将其应用于金属表面缺陷的检测，旨在实现对金属表面缺陷的自动化检测和识别。 数据集的选择是本项目成功的关键之一。 我们收集了大量金属表面缺陷图像，这些数据为模型的训练提供了充分的支持，确保了模型在各种情况下的准确性和稳定性。 在训练过程中，我们采用了迁移学习的方法，利用预训练的Yolov8模型，并结合我们的金属表面缺陷数据集进行了进一步的微调和优化。

金属表面缺陷检测数据集 一、基础信息 数据集名称：金属表面缺陷检测数据集 图片数量： 训练集：12,027张图片 验证集：1,146张图片 测试集：572张图片 总计：13,745张工业制造场景中的金属表面图片 分类类别： - 边缘毛刺（EDGEBURR） - 边缘凹痕（EDGEDENT） - 长划痕（LONGSCRATCH） - 点蚀群（PITSCLUSTER） - 点蚀点（PITSDOTS） - 翻边毛刺（ROLLOVERBURR） - 粗糙斑块（ROUGHPATCH） - 短划痕（SHORTSCRATCH） - 表面凹痕（SURFACEDENT） - 表面斑块（SURFACEPATCH） 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：来源于工业制造场景的金属表面图像，格式为JPEG/PNG。 二、适用场景 工业制造质量检测系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动识别金属表面缺陷的AI模型，用于生产线上的实时质量检测，提高产品良率。 自动化质量控制流程： 集成至工业自动化系统，实现对金属零部件的自动缺陷检测，减少人工成本，提升检测效率。 学术研究与工业应用创新： 支持计算机视觉在工业检测领域的研究，为智能制造提供数据支撑。 工业检测技术培训： 数据集可用于制造业培训，帮助工程师识别各类金属表面缺陷，提升专业技能。 三、数据集优势 缺陷覆盖全面： 包含10种金属表面常见缺陷类型，涵盖毛刺、凹痕、划痕、点蚀、斑块等关键工业缺陷特征。 数据规模庞大： 提供超过1.3万张高质量标注图像，确保模型训练的充分性和鲁棒性。 标注精确可靠： 采用YOLO格式的标准边界框标注，定位准确，可直接用于主流深度学习框架的目标检测模型训练。 工业应用价值高： 数据来源于真实工业场景，直接服务

内容概要：本文介绍了一种基于YOLO V8算法的金属表面缺陷检测系统，旨在解决传统人工检测效率低、易受主观因素影响的问题。系统采用深度学习技术，通过Python源码、Pyqt5界面、数据集和训练代码的集成，实现了金属表面缺陷的自动化检测和识别。文中详细描述了数据集的构建、模型训练（包括迁移学习）、界面开发（如参数调节、实时反馈）以及视频流处理的技术细节。此外，还介绍了模型的优化方法，如卷积层和BN层的融合、数据增强、异步处理等，以提高检测精度和速度。最后，提到了模型的实际应用案例及其带来的显著改进。 适合人群：从事机器学习、计算机视觉领域的研究人员和技术人员，尤其是对工业质检感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于金属制造行业的质量检测环节，目标是提高产品质量和生产效率，降低生产成本和安全风险。具体应用场景包括图像和视频的缺陷检测、摄像头实时监测等。 其他说明：项目还包括一些额外功能，如热力图可视化，用于解释模型决策逻辑，增加系统的可信度。未来计划进行模型轻量化，以便在边缘设备上运行。