基于 YOLO 的深度学习纺织品缺陷检测系统设计与实现

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模型训练核心代码

本脚本是 YOLO 模型批量训练工具，可自动修正数据集路径为绝对路径，从 pretrained 文件夹加载预训练模型，按设定参数（100 轮/640 尺寸/批次 8）一键批量训练 YOLOv5nu/v8n/v11n/v12n 模型。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
该脚本用于执行 YOLO 模型的训练。
它会自动处理以下任务：
1. 动态修改数据集配置文件 (data.yaml)，将相对路径更新为绝对路径，以确保训练时能正确找到数据。
2. 从 'pretrained' 文件夹加载指定的预训练模型。
3. 使用预设的参数（如 epochs, imgsz, batch）启动训练过程。
要开始训练，只需直接运行此脚本。
"""
import os
import yaml
from pathlib import Path
from ultralytics import YOLO

def main():
    """主训练函数。"""
    # --- 1. 配置模型和路径 ---
    models_to_train = [
        {'name': 'yolov5nu.pt', 'train_name': 'train_yolov5nu'},
        {'name': 'yolov8n.pt', 'train_name': 'train_yolov8n'},
        {'name': 'yolo11n.pt', 'train_name': 'train_yolo11n'},
        {'name': 'yolo12n.pt', 'train_name': 'train_yolo12n'}
    ]
    current_dir = os.path.abspath(os.getcwd())

    # --- 2. 动态配置数据集 YAML 文件 ---
    data_yaml_path = os.path.join(current_dir, 'train_data', 'data.yaml')
    with open(data_yaml_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data_config = yaml.safe_load(f)
    data_config['path'] = os.path.join(current_dir, 'train_data')
    with open(data_yaml_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        yaml.dump(data_config, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)

    # --- 3. 循环训练每个模型 ---
    for model_info in models_to_train:
        model_name = model_info['name']
        train_name = model_info['train_name']
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"开始训练模型：{model_name}")
        print(f"训练名称：{train_name}")
        print(f"{'='*60}")
        pretrained_model_path = os.path.join(current_dir, 'pretrained', model_name)
        if not os.path.exists(pretrained_model_path):
            print(f"警告：预训练模型文件不存在：{pretrained_model_path}")
            continue
        try:
            model = YOLO(pretrained_model_path)
            print(f"开始训练 {model_name}...")
            model.train(
                data=data_yaml_path,
                epochs=100,
                imgsz=640,
                batch=8,
                name=train_name
            )
            print(f"{model_name} 训练完成！")
        except Exception as e:
            print(f"训练 {model_name} 时出现错误：{str(e)}")
            continue
    print(f"\n{'='*60}")
    print("所有模型训练完成！")
    print(f"{'='*60}")

if __name__ == "__main__":
    main()

技术栈

• 语言：Python 3.10
• 前端界面：bootstrap
• 后端：django
• 数据库：SQLite（存储用户信息）
• 模型：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12

YOLO 模型对比与识别效果解析

YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12 模型对比

基于 Ultralytics 官方 COCO 数据集训练结果：

关键结论：

1. 精度最高：YOLO12n（mAP 40.6%），显著领先其他模型；
2. 速度最优：YOLO11n（CPU 推理 56.1ms），比 YOLOv8n 快 42%，适合实时轻量部署；
3. 效率均衡：YOLO12n/YOLO11n/YOLOv8n/YOLOv5nu 参数量均为 2.6M，FLOPs 较低；YOLOv8n 参数量与计算量最高，但精度优势不明显。

综合推荐：

• 追求高精度：优先选 YOLO12n；
• 需高速低耗：选 YOLO11n；
• YOLOv5nu/YOLOv8n 因性能劣势，无特殊需求时不建议首选。

数据集分析

数据集中训练集和验证集一共 13000+ 张图片，数据集目标类别 4 种，数据集配置代码如下：

上面的图片就是部分样本集训练中经过数据增强后的效果标注。

训练结果

混淆矩阵显示中识别精准度显示是一条对角线，方块颜色越深代表对应的类别识别的精准度越高。

F1 指数（F1 Score）是统计学和机器学习中用于评估分类模型性能的核心指标，综合了模型的精确率（Precision）和召回率（Recall），通过调和平均数平衡两者的表现。

当置信度为 0.458 时，所有类别的综合 F1 值达到了 0.81（蓝色曲线）。

[email protected]：是目标检测任务中常用的评估指标，表示在交并比（IoU）阈值为 0.5 时计算的平均精度均值（mAP）。其核心含义是：只有当预测框与真实框的重叠面积（IoU）≥50% 时，才认为检测结果正确。

图中可以看到综合 [email protected] 达到了 0.802（80.2%）。