基於深度學習的木材表面缺陷檢測系統（網頁版+YOLOv8/v7/v6/v5程式碼+訓練資料集）

逗逗班学Python發表於2024-04-04

摘要：本文深入研究了基於YOLOv8/v7/v6/v5的木材表面缺陷檢測，核心採用YOLOv8並整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5演算法，進行效能指標對比；詳述了國內外研究現狀、資料集處理、演算法原理、模型構建與訓練程式碼，及基於Streamlit的互動式Web應用介面設計。在Web網頁中可以支援影像、影片和實時攝像頭進行木材表面缺陷檢測，可上傳不同訓練模型（YOLOv8/v7/v6/v5）進行推理預測，介面可方便修改。本文附帶了完整的網頁設計、深度學習模型程式碼和訓練資料集的下載連結。

1. 網頁功能與效果
2. 緒論
- 2.1 研究背景及意義
- 2.2 國內外研究現狀
- 2.3 要解決的問題及其方案
  - 2.3.1 要解決的問題
  - 2.3.2 解決方案
- 2.4 博文貢獻與組織結構
3. 資料集處理
4. 原理與程式碼介紹
- 4.1 YOLOv8演算法原理
- 4.2 模型構建
- 4.3 訓練程式碼
5. 實驗結果與分析
- 5.1 訓練曲線
- 5.2 PR曲線圖
- 5.3 YOLOv8/v7/v6/v5對比實驗
6. 系統設計與實現
- 6.1 系統架構概覽
- 6.2 系統流程
程式碼下載連結
7. 結論與未來工作

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完整資源中包含資料集及訓練程式碼，環境配置與介面中文字、圖片、logo等的修改方法請見影片，專案完整檔案下載請見演示與介紹影片的簡介處給出：➷➷➷
演示與介紹影片 ：https://www.bilibili.com/video/BV1XA4m1c7un/
YOLOv8/v7/v6/v5專案合集下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJ1y
YOLOv8和v5專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ylp5w
YOLOv7專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl5tt
YOLOv6專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJhp

若您想獲得博文中涉及的實現完整全部資原始檔（包括測試圖片、影片，py, UI檔案，訓練資料集、訓練程式碼、介面程式碼等），這裡已打包上傳至博主的麵包多平臺，見可參考部落格與影片，已將所有涉及的檔案同時打包到裡面，點選即可執行，完整檔案截圖如下：

基於深度學習的木材表面缺陷檢測系統（網頁版+YOLOv8/v7/v6/v5程式碼+訓練資料集）

1. 網頁功能與效果

（1）開啟攝像頭實時檢測：本系統允許使用者透過網頁直接開啟攝像頭，實現對實時影片流中木材表面缺陷的檢測。系統將自動識別並分析畫面中的木材表面缺陷，並將檢測結果實時顯示在使用者介面上，為使用者提供即時的反饋。

（2）選擇圖片檢測：使用者可以上傳本地的圖片檔案到系統中進行木材表面缺陷檢測。系統會分析上傳的圖片，識別出圖片中的木材表面缺陷，並在介面上展示帶有木材表面缺陷標籤和置信度的檢測結果，讓使用者能夠清晰地瞭解到每個木材表面缺陷狀態。

（3）選擇影片檔案檢測：系統支援使用者上傳影片檔案進行木材表面缺陷檢測。上傳的影片將被系統逐幀分析，以識別和標記影片中每一幀的木材表面缺陷。使用者可以觀看帶有木材表面缺陷標記的影片，瞭解影片中木材表面缺陷的變化。

（4）選擇不同訓練好的模型檔案：系統整合了多個版本的YOLO模型（如YOLOv8/v7/v6/v5），使用者可以根據自己的需求選擇不同的模型進行木材表面缺陷檢測。這一功能使得使用者能夠靈活地比較不同模型的表現，以選擇最適合當前任務的模型。

在本節中，我們詳細闡述了基於YOLOv8/v7/v6/v5的木材表面缺陷檢測系統的Web應用介面的設計和功能。該系統透過提供一個直觀且易於操作的平臺，極大地提高了木材表面缺陷檢測的效率和準確性。首先，該系統允許使用者開啟攝像頭進行實時檢測，自動識別並標記出畫面中的木材表面缺陷，同時支援檢測畫面與原始畫面的同時或單獨顯示，確保使用者可以從不同角度觀察和分析缺陷。此外，使用者也可以透過上傳圖片或影片檔案來選擇圖片檢測或選擇影片檔案檢測，系統將自動分析並標記出存在的缺陷。

為了適應不同的檢測需求，本系統提供了一個功能，讓使用者可以選擇不同訓練好的模型檔案（YOLOv8/v7/v6/v5），透過下拉選單輕鬆切換。同時，系統支援透過下拉框單獨標記特定目標並顯示結果，讓檢測結果更加直觀和便於理解。檢測結果不僅在介面上顯示，還會儲存在頁面的表格中，方便使用者檢視和分析。

針對專業使用者，本系統還提供了動態調整檢測演算法的置信度閾值和IOU閾值的功能，以達到最佳的檢測效果。完成檢測後，使用者可以透過點選按鈕，將檢測的表格結果輸出到CSV檔案，或將標記的圖片、影片、攝像頭畫面結果匯出為AVI影像檔案，以供後續使用或分享。

技術上，本系統的後端基於YOLOv8/v7/v6/v5模型，採用Python語言和PyTorch框架，前端介面則利用Streamlit框架構建，旨在提供一種簡潔而高效的方式建立互動式Web應用。整個系統的設計既考慮了使用者操作的便捷性和直觀性，也確保了應用的安全性和穩定性，為木材加工和質量控制領域提供了一個有價值的工具。

2. 緒論

2.1 研究背景及意義

木材作為一種重要的自然資源和建築材料，廣泛應用於傢俱製造、建築工程、裝飾藝術等領域。隨著全球對環保和可持續發展的日益重視，木材的有效利用和加工質量控制受到了前所未有的關注。在這樣的背景下，木材表面缺陷檢測成為了保障木材質量、提高加工效率、減少資源浪費的關鍵技術環節。傳統的木材表面缺陷檢測主要依賴於人工視覺和經驗判斷，這不僅效率低下，而且容易受到主觀因素的影響，導致檢測結果的不一致性和不準確性。因此，開發一種快速、準確、自動化的木材表面缺陷檢測技術，對於提升木材加工產業的技術水平和市場競爭力具有重要意義。

隨著計算機視覺和深度學習技術的飛速發展，基於影像處理和機器學習演算法的木材表面缺陷自動檢測技術逐漸成為研究熱點。特別是近年來，YOLO（You Only Look Once）系列模型在實時物件檢測領域取得了顯著成就，其高效率和高準確率的特點使其成為解決木材表面缺陷檢測問題的理想選擇。透過訓練YOLO模型識別和定位木材表面的裂紋、結節、蟲洞等缺陷，可以實現對木材質量的快速評估和分級，顯著提高生產線的自動化程度和生產效率。

然而，儘管深度學習技術在木材表面缺陷檢測領域取得了一定的進展，但仍面臨著一些挑戰和問題。首先，木材表面的缺陷型別多樣、特徵複雜，如何設計有效的特徵提取和表示方法是提高檢測準確率的關鍵。其次，不同種類的木材表面紋理和顏色差異較大，如何提高模型的泛化能力和適應性是當前研究的難點。此外，實際生產環境中的光照變化、遮擋等因素也會對檢測效果產生影響，需要進一步研究和解決。

2.2 國內外研究現狀

在當今的木材表面缺陷檢測領域，深度學習技術的迅猛發展極大地推動了檢測演算法的進步，其中目標檢測演算法尤為關鍵。YOLO系列自其問世以來，以其高效率和準確性在實時目標檢測領域內佔據了重要地位。從YOLOv5到最新的YOLOv9，每個版本的更新都致力於提高速度、準確性以及模型的泛化能力。YOLOv8^[1]引入了更加複雜的網路結構和最佳化的訓練方法，顯著提高了檢測的準確率和速度，而YOLOv9則進一步最佳化了模型的效能，尤其是在處理高解析度影像方面表現出色。

除了YOLO系列，其他演算法如Mask R-CNN^[2]、EfficientDet^[3]等也在這一領域展現出了強大的能力。Mask R-CNN透過在Faster R-CNN的基礎上增加一個分支用於生成物件的掩碼，進一步提高了對物體形狀的識別精度，這對於精確識別木材缺陷尤為重要。EfficientDet則透過最佳化模型結構和縮放方法，在保持高精度的同時顯著減少了模型的計算量和引數數量，適合在資源受限的環境中使用。

視覺變換器（ViT）透過引入自注意力機制，為處理影像資料提供了全新的思路。ViT透過將影像劃分為多個小片段（patches），並將這些片段視為序列資料處理，顯示出了與卷積神經網路（CNN）相匹配乃至超越的效能，尤其是在需要捕獲全域性依賴關係的場景中。注意力機制的引入，尤其是在ViT和其他基於注意力的模型中，如DETR和其後續作品中的應用，表明了其在提升模型對複雜場景理解能力方面的潛力。

RetinaNet透過提出Focal Loss來解決目標檢測中的類別不平衡問題，顯著提高了小物體的檢測效能。這一突破性的損失函式設計有效降低了易分類樣本對損失的貢獻，讓模型更加關注那些難以分類的樣本，從而提升了整體的檢測效能。Faster R-CNN作為一種經典的目標檢測框架，透過引入區域建議網路（RPN）來生成高質量的候選框，有效地提高了檢測的速度和準確性。而DETR則完全摒棄了傳統的錨框和非極大值抑制（NMS）步驟，透過直接利用自注意力機制和Transformer結構來預測目標，展示了目標檢測領域內的另一種可能性。

在這些演算法中，YOLO^[4]系列尤其適合於實時木材表面缺陷檢測任務，因為它能夠在保持高準確度的同時，實現快速檢測。這對於生產線上需要快速處理大量影像的場景至關重要。ViT和基於注意力的模型在處理具有複雜背景和紋理的木材影像時顯示出了獨特的優勢，能夠更好地捕捉到缺陷與正常木材紋理之間的細微差異。

隨著技術的發展，資料集的質量和多樣性也在不斷提高，這對於訓練更加準確和魯棒的模型至關重要。最新的資料集不僅包含了更多種類的木材和缺陷型別，還提供了不同光照和拍攝角度下的影像，極大地提升了模型在實際應用中的泛化能力和適應性。

儘管深度學習技術在木材表面缺陷檢測領域取得了顯著進展，但仍面臨一些技術挑戰。例如，如何進一步提高對小型或細微缺陷的檢測精度，如何有效處理由於光照、陰影等因素引起的誤檢，以及如何減少模型對計算資源的需求以適用於邊緣計算裝置等。未來的研究趨勢可能會集中在演算法的最佳化、新型輕量級模型的開發以及多模態資料（如紅外、超聲波等）的整合應用上，以進一步提升檢測的準確性和效率。

2.3 要解決的問題及其方案

2.3.1 要解決的問題

在開發基於YOLOv8/v7/v6/v5的木材表面缺陷檢測系統中，我們面對的核心挑戰與要解決的問題緊密相關，特別是在提高缺陷檢測的準確性和速度、提升模型的環境適應性和泛化能力、最佳化使用者互動介面，以及增強資料處理能力和系統的可擴充套件性方面。

提高缺陷檢測的準確性和速度

木材表面缺陷檢測的核心挑戰在於如何在保持高準確度的同時實現實時處理。木材表面的缺陷型別多樣，且每種缺陷在形狀、大小和顏色上可能有著微妙的差異。此外，木材紋理的複雜性增加了誤識別的風險，特別是當缺陷與木材的自然紋理相似時。因此，開發一個能夠準確快速識別出各種木材表面缺陷的模型是我們的首要任務。

環境適應性和模型泛化能力

木材表面缺陷檢測系統必須能夠在各種環境條件下保持高準確率，包括不同的光照條件、背景複雜度以及木材的種類多樣性等。因此，提升模型的環境適應性和泛化能力是至關重要的。這不僅涉及到演算法本身的最佳化，也包括使用廣泛的資料集進行訓練，以確保模型能夠適應不同的檢測條件。

使用者互動介面的直觀性和功能性

為了確保使用者能夠有效利用系統進行木材表面缺陷檢測，我們開發的Web應用介面需要直觀易懂，功能佈局合理。透過基於Streamlit的設計，我們實現了一個使用者友好的互動介面，支援圖片上傳、影片流處理和實時攝像頭監控等功能。此外，介面還提供了模型切換、引數調整等高階功能，以滿足不同使用者的需求。

資料處理能力和儲存效率

考慮到系統將處理大量的影像和影片資料，強大的資料處理能力和高效的儲存機制是必不可少的。我們透過最佳化資料處理流程和採用有效的資料儲存解決方案，不僅提高了檢測的實時性，也保證了長期資料的管理和查詢效率。此外，資料的安全性和隱私保護也是我們考慮的重點。

系統的可擴充套件性和維護性

隨著技術的發展和使用者需求的變化，系統可能需要支援更多種類的缺陷檢測，或整合新的技術以提高識別效能。因此，系統的設計充分考慮了未來的可擴充套件性，允許無縫整合新的模型或功能。同時，系統的維護性也非常重要，我們透過採用模組化設計和持續整合/持續部署（CI/CD）策略，確保系統能夠持續穩定執行，及時進行更新和升級。

透過上述措施，我們的系統不僅能夠高效準確地完成木材表面缺陷的檢測任務，還提供了良好的使用者體驗和強大的資料處理能力，滿足了不同使用者在不同環境下的使用需求。

2.3.2 解決方案

針對本系統面臨的挑戰，我們將採取一系列綜合措施來設計和實現基於YOLOv8/v7/v6/v5的木材表面缺陷檢測系統，確保它既準確又高效，同時提供良好的使用者體驗和強大的資料處理能力。

深度學習模型的選擇和最佳化

模型架構：我們選擇了YOLOv8/v7/v6/v5系列模型作為核心的深度學習模型。這些模型在速度和準確度之間提供了良好的平衡，特別是YOLOv8的最新版本，其在實時處理能力和準確性方面都有顯著提升。這些模型的輕量級設計使它們非常適合於實時木材表面缺陷檢測任務。

資料增強：為了提高模型的泛化能力，我們採用多種資料增強技術，如隨機裁剪、縮放、旋轉、色彩調整等，以模擬不同的環境條件下木材表面的影像。這有助於模型學習到更加魯棒的特徵，從而在實際應用中提供更準確的檢測結果。

遷移學習：透過利用在大規模資料集上預訓練的YOLO模型作為起點，我們使用遷移學習技術，對特定的木材表面缺陷資料集進行微調。這一策略可以加快訓練速度，同時提高模型在特定任務上的表現。

技術框架和開發工具

PyTorch框架：選用PyTorch作為深度學習框架，它不僅提供了靈活的程式設計環境，還具有強大的GPU加速能力，適合快速開發和迭代深度學習模型。

基於Streamlit的使用者介面：我們採用Streamlit框架構建直觀和互動式的Web應用介面。Streamlit的簡潔性和易用性允許我們快速搭建起功能完善的介面，支援圖片上傳、影片流處理和實時攝像頭監控等功能。

PyCharm開發環境：使用PyCharm作為整合開發環境（IDE），它為Python程式設計提供了強大的支援，包括程式碼編輯、除錯和專案管理，大大提高了開發效率。

功能實現和系統設計

多輸入源支援：系統設計支援多種輸入源，包括影像檔案、影片檔案和實時攝像頭輸入，以適應不同的使用場景和使用者需求。

模型切換功能：實現了一個動態模型切換功能，允許使用者根據實際需要選擇不同版本的YOLO模型，提高了系統的靈活性和適用範圍。

資料處理和儲存策略

高效資料處理：利用PyTorch的資料載入和預處理機制，實現了高效的資料處理流程，確保了檢測任務的實時效能。

智慧資料儲存：設計了一個高效的資料儲存方案，透過資料庫管理識別結果和歷史資料，便於使用者查詢和分析。同時，採取了加密和安全措施，保證資料的安全性和使用者隱私。

透過實施上述方法，我們開發的木材表面缺陷能夠在不同環境下準確、快速地進行木材表面缺陷的檢測與計數，同時提供友好的使用者體驗和強大的資料處理能力，滿足了科研和臨床應用。

2.4 博文貢獻與組織結構

本文在木材表面缺陷檢測領域做出了多方面的貢獻，從任務相關文獻的綜述、資料集的詳細處理、到選擇和對比YOLOv8/v7/v6/v5等先進的深度學習演算法，再到採用Streamlit設計了美觀友好的網頁介面。本研究不僅提供了一套完整的解決方案，還分享了豐富的資料集和程式碼資源，為木材表面缺陷檢測的研究與實踐提供了寶貴的資源和新思路。

文獻綜述：本文詳盡地回顧了木材表面缺陷檢測領域內的相關工作，包括目標檢測演算法的發展歷程，特別是YOLO系列演算法的進化與最佳化，為讀者提供了該領域研究的全面視角。
資料集處理：介紹了用於訓練和驗證模型的資料集處理方法，包括資料的採集、預處理、增強等步驟，確保了資料集的質量和多樣性，為訓練高效能模型打下了堅實的基礎。
演算法選擇與對比：本文不僅介紹了YOLOv8/v7/v6/v5等演算法的選擇理由，還詳細對比了這些演算法在木材表面缺陷檢測任務上的表現，提供了選擇演算法的依據和指導。
網頁介面設計：採用Streamlit框架，設計了美觀友好的網頁介面，使使用者能夠輕鬆進行圖片、影片和實時攝像頭的缺陷檢測，提升了使用者體驗，增強了系統的實用性和互動性。
資源分享：本文提供了完整的資料集和程式碼資源包下載連結，包括模型預測與訓練的程式碼，使研究者和開發者可以輕鬆復現實驗結果，促進了知識的共享和技術的傳播。

後續章節的組織結構如下：緒論：介紹研究背景、目的和本文的主要貢獻；演算法原理：詳細介紹YOLOv8/v7/v6/v5等演算法的工作原理及其在木材表面缺陷檢測中的應用；資料集處理：討論使用的資料集及其預處理、增強方法。程式碼介紹：提供模型訓練和預測的詳細程式碼說明，包括環境搭建、引數配置和執行步驟。實驗結果與分析：展示不同模型在木材表面缺陷檢測任務上的實驗結果，並進行比較分析。系統設計與實現：介紹基於Streamlit的木材表面缺陷檢測系統的設計與實現細節。結論與未來工作：總結本文的研究成果，並討論未來的研究方向和潛在的改進空間。

3. 資料集處理

在探究木材表面缺陷檢測的領域中，資料集的質量直接影響著檢測模型的準確性和可靠性。本文介紹的資料集經過精心準備和組織，旨在支撐這一任務的高標準要求。我們的資料集共含8,249幅高解析度的木材圖片，其中7,124幅用於訓練、752幅用於驗證，以及373幅用於測試。這樣的分配保障了模型可以在廣泛的資料上學習，同時提供了足夠的樣本進行嚴格的驗證和測試，以評估模型效能。博主使用的類別如下：

Chinese_name = {'Wood Defect': "木材缺陷"}

資料的預處理步驟對於訓練有效的深度學習模型尤為重要。我們對所有圖片進行了自動方向校正，以保證影像資料在訓練前的一致性。此外，所有影像都被統一調整到640x640畫素，這一處理步驟透過拉伸方法完成，而非裁剪，確保了缺陷資訊在影像變換過程中不丟失，儘管這可能導致輕微的形變。這樣的標準化尺寸有利於模型處理，因為它適應了現代計算機視覺模型對輸入尺寸的普遍要求，並且能夠在保持高效能的同時，實現快速的檢測速度。

在我們的分析中，資料集分佈圖為我們提供了寶貴的洞察。圖中顯示，缺陷在影像中的分佈沒有特定的偏好，這意味著缺陷可以在木材表面的任意位置出現。因此，模型必須能夠全面覆蓋影像的每一個角落，以便準確地檢測出所有可能的缺陷。此外，缺陷尺寸的分佈圖揭示了一個關鍵的現實——大多數缺陷具有相對較小的尺寸，強調了在設計檢測模型時，必須考慮對小型缺陷的敏感性。

在標註方面，我們的資料集中的每個缺陷都已經被精確地框定，並且賦予了類別標籤。儘管資料集只涉及單一類別的缺陷檢測，但每個缺陷的種類和形態可能都不相同，從小裂縫到大節疤等，這為模型提供了挑戰，同時也提供了學習不同缺陷特徵的機會。

總的來說，我們介紹的資料集是為解決實際問題——木材表面缺陷檢測——而精心設計和準備的。它的結構和處理方式為模型的訓練和評估提供了堅實的基礎，資料分佈的分析則進一步指導了我們模型設計的方向。透過這一嚴謹的資料準備工作，我們為使用深度學習進行木材表面缺陷檢測的任務奠定了堅實的基石。

4. 原理與程式碼介紹

4.1 YOLOv8演算法原理

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一種最新的、用於目標檢測、影像分類和例項分割任務的先進YOLO模型。YOLOv8與前代產品相比，專注於提高準確性和效率。

YOLOv8的主要特點和改進包括：

提高檢測速度：YOLOv8 實現了比其他目標檢測模型更快的推理速度，同時保持了高精度。
對使用者友好：YOLOv8 可以在任何標準硬體中成功安裝並高效執行。最新的 YOLOv8 實現帶來了許多新功能，尤其是使用者友好的 CLI 和 GitHub 儲存庫。
無錨點檢測：無需手動指定錨點框，從而增強了靈活性和效率。這種省略是有益的，因為錨框的選擇可能具有挑戰性，並且可能導致早期 YOLO 模型（如 v1 和 v2）的結果欠佳。

YOLOv8的架構和特性包括：

（1）無錨點檢測：錨框是一組具有特定高度和寬度的預定義框，用於檢測具有所需比例和縱橫比的物件類。它們是根據訓練資料集中物件的大小選擇的，並在檢測期間在影像上平鋪。YOLOv8是一個無錨點模型，使得YOLOv8更加靈活和高效。

（2）多尺度目標檢測：YOLOv8 引入了一個特徵金字塔網路。該網路由多個層組成，專門設計用於檢測不同尺度的物體。這種多尺度方法增強了模型有效識別影像中不同大小物體的能力。
（3）骨幹網：YOLOv8 的骨幹是 CSPDarknet53 架構的修改版本，具有 53 個卷積層。它的與眾不同之處在於結合了跨階段的部分連線，增強了層之間的資訊流。這種戰略設計提高了模型理解影像中複雜模式和關係的能力。
（4）頭部：YOLOv8 的頭部由多個卷積層組成，後跟全連線層。該段在預測影像中已識別物件的邊界框、物件性分數和類機率方面起著至關重要的作用。它充當決策中心，對每一層的模型進行最佳化預測。

4.2 模型構建

本章節詳細介紹了我們為木材表面缺陷檢測系統構建的深度學習模型的相關程式碼。程式碼的主體框架基於Python語言，並採用了OpenCV和PyTorch庫，這些工具的結合為我們的模型提供了強大的影像處理和深度學習功能。下面，讓我們逐段深入分析程式碼的每個部分。

首先，我們引入必要的庫。OpenCV用於執行各種影像處理任務，如讀取、寫入和顯示影像等。PyTorch是一個開源的機器學習庫，廣泛用於計算機視覺和自然語言處理等領域。Detector是QtFusion庫提供的工具，它們協助構建和視覺化目標檢測模型。Chinese_name是一個字典，將標籤對映到中文名稱，這對於在應用程式中展示結果非常有用。YOLO類和select_device函式是ultralytics提供的實用工具，用於載入訓練好的YOLO模型和選擇執行模型的硬體裝置。

import cv2
import torch
from QtFusion.models import Detector
from datasets.label_name import Chinese_name
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device

如果系統具備NVIDIA CUDA支援，模型將在GPU上執行，從而顯著提高計算速度；否則，將使用CPU執行。在ini_params字典中，我們定義了模型執行時需要的引數。這包括裝置型別、置信度閾值（用於確定預測的可靠性）、IOU閾值（用於非極大值抑制，一個常用的目標檢測後處理步驟）以及是否過濾某些類別的設定。

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
    'device': device,
    'conf': 0.25,
    'iou': 0.5,
    'classes': None,
    'verbose': False
}

為了數出每個類別的例項數量，我們定義了一個函式count_classes。它利用了一個字典來儲存每個類別的計數，並透過遍歷檢測資訊來更新這個計數。這為我們提供了一個清晰的檢視，瞭解哪些木材表面缺陷類別最常見，哪些比較罕見。

def count_classes(det_info, class_names):
    count_dict = {name: 0 for name in class_names}
    for info in det_info:
        class_name = info['class_name']
        if class_name in count_dict:
            count_dict[class_name] += 1
    count_list = [count_dict[name] for name in class_names]
    return count_list

YOLOv8v5Detector類繼承自Detector類，這使得我們可以實現定製化的模型載入、影像預處理、預測以及後處理方法。load_model方法使用select_device選擇合適的裝置並載入預訓練的YOLO模型。透過這種方式，模型載入變得靈活且高效，使得我們能夠輕鬆地切換不同的YOLO版本和模型引數。預處理方法preprocess是處理輸入影像的地方，當前實現保留了原始影像，但可以根據需要進行修改，比如調整尺寸以匹配模型的輸入要求。predict方法負責執行模型推理，並返回檢測結果。這裡，我們將影像傳遞給模型並應用初始化引數，如置信度和IOU閾值，以獲取模型輸出。

class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

在postprocess方法中，我們對模型的預測結果進行解析。這個過程包括提取每個檢測框的類別、邊界框座標以及置信度得分，並轉換為清晰定義的資料結構以供後續使用。對於類別標籤，我們使用Chinese_name字典將它們轉換為中文，增強了結果的可讀性，特別是在面向中文使用者的應用場景中。

本部分程式碼構建了木材表面缺陷檢測的深度學習模型，明確闡述了裝置選擇、引數配置、模型載入、影像預處理、預測執行以及結果後處理的詳細流程。這個精心設計的實現不僅確保了模型效能的最大化，而且透過詳細的註釋和清晰的程式碼結構提高了程式碼的可讀性和可維護性。

4.3 訓練程式碼

在這一部分的部落格中，我們將詳細介紹如何使用YOLO模型進行木材表面缺陷檢測的深度學習模型的訓練過程。我們將透過解釋訓練程式碼的每一部分來闡明整個訓練流程。以下表格詳細介紹了YOLOv8模型訓練中使用的一些重要超引數及其設定：

超引數	設定	說明
學習率（`lr0`）	0.01	決定了模型權重調整的步長大小，在訓練初期有助於快速收斂。
學習率衰減（`lrf`）	0.01	控制訓練過程中學習率的降低速度，有助於模型在訓練後期細緻調整。
動量（`momentum`）	0.937	加速模型在正確方向上的學習，並減少震盪，加快收斂速度。
權重衰減（`weight_decay`）	0.0005	防止過擬合，透過在損失函式中新增正則項減少模型複雜度。
熱身訓練週期（`warmup_epochs`）	3.0	初始幾個週期內以較低的學習率開始訓練，逐漸增加到預定學習率。
批次大小（`batch`）	16	每次迭代訓練中輸入模型的樣本數，影響GPU記憶體使用和模型效能。
輸入影像大小（`imgsz`）	640	模型接受的輸入影像的尺寸，影響模型的識別能力和計算負擔。

環境設定與模型載入：首先，我們匯入了幾個關鍵的Python庫。os庫用於處理檔案路徑和目錄結構；torch是PyTorch深度學習框架的主庫，用於構建和訓練模型；yaml庫用於解析YAML格式的配置檔案，這通常包含了模型訓練的引數設定和資料集的路徑資訊。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用於載入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用於獲取檔案的絕對路徑

接下來，我們設定device變數，它決定了訓練過程是在CPU還是GPU上進行。如果檢測到支援CUDA的GPU，則使用GPU，否則使用CPU。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

資料集準備：workers指定了載入資料時使用的子程序數。更多的工作程序可以加速資料載入過程，但也會增加記憶體消耗。batch定義了每次訓練迭代中的樣本數量，即批大小。接著，我們定義了資料集的名稱，並構建了相應的YAML配置檔案的路徑。在這裡，我們透過呼叫abs_path函式，將相對路徑轉換為絕對路徑，確保無論當前工作目錄在哪裡，路徑都是正確的。

workers = 1  # 工作程序數
batch = 8  # 每批處理的影像數量
data_name = "WoodSurfaceDefectDet"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

之後，我們讀取YAML檔案，然後更新檔案中的path欄位，使之指向正確的目錄路徑。更改完成後，這個新的路徑被寫回原YAML檔案。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

訓練模型：最後，我們呼叫模型的train方法來訓練模型。我們傳入了前面定義的資料集配置檔案路徑、裝置、工作程序數、影像尺寸、訓練週期和批次大小。這裡，epochs引數定義了整個資料集將被迭代和學習的次數，這直接關係到模型訓練的充分程度。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 開始訓練模型
    data=data_path,  # 指定訓練資料的配置檔案路徑
    device=device,  # 自動選擇進行訓練
    workers=workers,  # 指定使用2個工作程序載入資料
    imgsz=640,  # 指定輸入影像的大小為640x640
    epochs=120,  # 指定訓練100個epoch
    batch=batch,  # 指定每個批次的大小為8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 開始訓練模型
    data=data_path,  # 指定訓練資料的配置檔案路徑
    device=device,  # 自動選擇進行訓練
    workers=workers,  # 指定使用2個工作程序載入資料
    imgsz=640,  # 指定輸入影像的大小為640x640
    epochs=120,  # 指定訓練100個epoch
    batch=batch,  # 指定每個批次的大小為8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱
)

這段程式碼精心設計，以便於管理模型訓練的複雜流程，並利用PyTorch和YOLO的強大功能進行高效的模型訓練。透過細緻的配置和引數最佳化，我們能夠確保模型充分學習資料集中的特徵，為實現高精度的木材表面缺陷檢測做好準備。

5. 實驗結果與分析

5.1 訓練曲線

在我們對木材表面缺陷檢測系統的訓練過程中，損失函式的變化以及精確度和召回率的進展是評估模型效能的重要指標。透過分析圖中YOLOv8訓練過程中的損失和效能指標圖，我們可以對模型訓練的有效性進行深入瞭解。

首先，損失函式圖表顯現了訓練和驗證過程中三個主要損失指標——定位損失（box_loss）、分類損失（cls_loss）和置信度損失（dfI_loss）——的變化情況。定位損失表示模型對於缺陷位置的預測準確性，分類損失關注於模型對於缺陷類別的判斷，而置信度損失則涉及到模型預測缺陷存在的置信程度。從圖中我們可以看到，隨著訓練週期的增加，所有三種損失均表現出了下降趨勢，且在驗證集上也有相似的表現。這一下降趨勢表明模型在不斷學習並提升其預測缺陷的能力。值得注意的是，在最初的幾個週期內，損失下降非常顯著，這通常是因為模型從隨機初始化的權重快速轉移到能夠對訓練資料做出響應的狀態。

接著，我們來看精確度和召回率圖表。精確度（precision）指標衡量的是模型預測為缺陷的部分實際上為真缺陷的比例，而召回率（recall）衡量的是模型能夠檢測出的真實缺陷佔所有真實缺陷的比例。在訓練過程中，精確度和召回率均有顯著提升，這表明模型不僅能夠識別更多的真實缺陷，還能夠減少誤報的情況。此外，平均精度均值（mAP）以及在不同IoU閾值下的mAP指標，展示了模型整體效能的提升。尤其是在IoU閾值從0.5至0.95變化範圍內的mAP，從較低的水平穩步上升，這揭示了模型對於不同大小和形態缺陷的檢測能力正在增強。

總結來說，這些圖表給我們提供了模型訓練過程中的細節，顯示了我們的模型隨著時間的推移而穩步提升。損失函式的下降趨勢和精確度、召回率以及mAP的上升趨勢，均證明了訓練過程的有效性和模型對木材表面缺陷檢測任務的適應性。這種逐步提升的效能是模型設計和訓練策略成功的體現，也為我們後續的最佳化工作指明瞭方向。透過持續監控這些關鍵指標，我們能夠確保訓練過程在正確的軌道上前進，為最終部署到生產環境的模型奠定堅實的基礎。

5.2 PR曲線圖

在評估木材表面缺陷檢測模型的效能時，精確度-召回率（Precision-Recall，簡稱PR）曲線是一個非常重要的工具。接下來，我們將對該PR曲線及其代表的效能指標進行詳細分析。

首先，PR曲線的整體走勢展現了隨著召回率的提高，模型的精確度如何變化。在理想情況下，我們希望模型能夠同時實現高精確度和高召回率，但在實際應用中，這兩者通常是一種權衡關係。從圖中可以看出，曲線開始時在高精確度的階段表現出色，隨著召回率的提高，精確度有所下降，這是因為模型開始將更多的不確定性預測納入考慮，這可能增加了誤報的數量。

觀察到的曲線在召回率接近1的時候有一個急劇下降，這可能表明存在一些難以檢測的真正缺陷，只有在模型足夠激進地嘗試檢測所有可能的缺陷時才會被捕捉到。這種現象通常需要進一步的調查，以確定是資料集中的某些特殊例項導致了這種情況，還是模型本身在檢測某類缺陷時存在侷限性。

我們注意到，模型的mAP@0.5值達到了0.889，這是一個相當高的分數，表明模型在IoU閾值為0.5時的平均檢測精度非常好。這個數值意味著在大多數情況下，模型能夠準確地識別和定位木材表面的缺陷。mAP是評估目標檢測模型整體效能的標準指標，它綜合考慮了模型在不同置信度閾值下的表現。mAP@0.5的高分數表明模型對於大多數缺陷都具有較高的識別能力。

總體來說，PR曲線和mAP@0.5提供了模型效能的全面檢視。儘管存在一些檢測挑戰，特別是在追求更高召回率時，模型整體上表現出色。為了進一步提升模型效能，我們可能需要對資料進行更深入的分析，改進模型架構，或者調整訓練策略，例如透過增加正負樣本的平衡，或者透過更細緻的資料增強來改進模型對於不同型別和大小缺陷的識別能力。此外，這一分析也為我們未來的工作指明瞭方向，比如進一步最佳化模型以提高在高召回率下的精確度，或是調整閾值設定以在實際應用中找到最佳的精確度-召回率平衡點。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5對比實驗

（1）實驗設計：
本實驗旨在評估和比較YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8幾種模型在木材表面缺陷目標檢測任務上的效能。為了實現這一目標，博主分別使用使用相同的資料集訓練和測試了這四個模型，從而可以進行直接的效能比較。該資料集包含木材表面缺陷的影像。本文將比較分析四種模型，旨在揭示每種模型的優缺點，探討它們在工業環境中實際應用的場景選擇。

模型	影像大小 (畫素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	引數數量 (百萬)	FLOPs (十億)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指標：

F1-Score：F1-Score 作為衡量模型效能的重要指標，尤其在處理類別分佈不均的資料集時顯得尤為關鍵。它透過結合精確率與召回率，提供了一個單一的度量標準，能夠全面評價模型的效能。精確率衡量的是模型在所有被標記為正例中真正屬於正例的比例，而召回率則關注於模型能夠識別出的真正正例佔所有實際正例的比例。F1-Score透過兩者的調和平均，確保了只有當精確率和召回率同時高時，模型的效能評估才會高，從而確保了模型對於正例的預測既準確又完整。

mAP（Mean Average Precision）：在目標檢測任務中，Mean Average Precision（mAP）是評估模型效能的重要標準。它不僅反映了模型對單個類別的識別精度，而且還考慮了所有類別的平均表現，因此提供了一個全域性的效能度量。在計算mAP時，模型對於每個類別的預測被單獨考慮，然後計算每個類別的平均精度（AP），最後這些AP值的平均數形成了mAP。

名稱	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.894	0.889	0.882	0.889
F1-Score	0.87	0.88	0.87	0.87

（3）實驗結果分析：

在我們對YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n四個模型進行的木材表面缺陷檢測任務中，透過嚴格的實驗設計，我們使用了兩個關鍵的效能指標——mAP和F1-Score來評估和對比這些模型的效能。mAP衡量的是模型檢測準確性的平均水平，而F1-Score則是精確度和召回率的調和平均，兩者共同提供了關於模型效能的全面視角。

實驗結果顯示，YOLOv5nu在mAP上表現最佳，達到了0.894，而在F1-Score上與YOLOv6n和YOLOv7-tiny持平，均為0.87。YOLOv6n雖然在mAP上略低於YOLOv5nu，僅為0.889，但其F1-Score達到了最高，為0.88。YOLOv7-tiny的mAP為0.882，是四個模型中最低的，F1-Score與YOLOv5nu相同。YOLOv8n在兩項指標上都與YOLOv6n持平，展現出較為均衡的效能。

從這些結果中，我們可以觀察到幾個有趣的點。首先，YOLOv5nu在mAP上的領先表明，在木材表面缺陷檢測任務上，該模型具有較好的平均檢測精確性，可能是因為其內部特徵提取和錨定策略在處理此類資料時更為有效。YOLOv6n在F1-Score上的小幅領先可能是由於其在精確度和召回率之間達到了更好的平衡，這表明它能夠在減少誤報的同時，保持對缺陷的高識別率。

YOLOv7-tiny的表現略顯不足，可能是因為其為了模型大小和計算效率的最佳化而犧牲了一些效能。這一點對於實時應用或計算資源有限的場景可能是可接受的，但在我們的實驗設定中，效能是更為重要的考量因素。YOLOv8n作為最新的版本，在兩個指標上都表現穩健，這可能得益於其演算法上的細節最佳化和架構改進，使其能夠在檢測任務上獲得較為均衡的結果。

總的來說，這些實驗結果為我們提供了不同版本的YOLO模型在木材表面缺陷檢測任務上的細微差別，同時也揭示了各自模型可能的優勢和不足。透過詳細的分析，我們可以更加深入地理解各個模型在實際應用中的表現，為未來的研究和應用提供了寶貴的參考。在未來的工作中，我們可以根據這些洞察來進一步最佳化模型，或是探索更多結合實際應用場景的定製化改進。

6. 系統設計與實現

6.1 系統架構概覽

在深入探討我們的木材表面缺陷檢測系統的架構設計時，重點在於理解系統是如何利用YOLOv8/v7/v6/v5模型以及其他關鍵元件進行高效缺陷檢測的。以下是系統中幾個關鍵部分的具體介紹，直接與上述程式碼實現相關聯：

YOLO模型整合與配置

核心類YOLOv8v5Detector是整個檢測系統的大腦，它封裝了YOLO模型的載入、配置和檢測邏輯。透過此類，我們能夠載入指定的模型權重（例如，emotion-yolov8n.pt），並根據實際需要調整模型的置信度閾值（conf_threshold）和IOU閾值（iou_threshold）。這兩個閾值是關鍵引數，它們直接影響檢測的準確性和可靠性。

使用者互動介面

Detection_UI類負責建立和管理使用者介面，提供了豐富的互動元素供使用者配置和使用。例如，setup_sidebar方法透過Streamlit構建了一個側邊欄，使用者可以在側邊欄中選擇模型型別、上傳需要檢測的木材圖片或影片檔案、調整置信度和IOU閾值等。這種設計使得系統不僅功能強大，而且易於使用，即使是沒有深度學習背景的使用者也能輕鬆上手。

檢測流程

當使用者上傳檔案後，process_camera_or_file方法會被觸發，這是系統處理檢測任務的核心流程。在這個方法中，系統會根據使用者的選擇處理攝像頭實時畫面、圖片檔案或影片檔案。針對每一幀影像，都會呼叫frame_process方法進行預處理和缺陷檢測，然後將檢測結果（包括缺陷型別、位置、置信度）反饋給使用者。

結果展示與記錄

檢測完成後，系統透過LogTable類記錄和展示檢測結果。這不僅包括圖形介面上的實時反饋，還允許使用者匯出檢測日誌和結果為CSV檔案，方便後續分析和報告。LogTable提供了清晰的資料結構來儲存每次檢測的詳細資訊，包括檢測物件的位置、置信度以及處理時間等。

系統最佳化與擴充套件

系統設計考慮到了未來的最佳化和擴充套件。透過簡單修改YOLOv8v5Detector類中的模型載入部分，我們可以輕鬆切換到YOLO的其他版本，甚至是完全不同的檢測模型。此外，透過調整conf_threshold和iou_threshold引數，使用者可以根據特定的檢測需求微調系統效能，實現最佳的檢測效果和速度平衡。

6.2 系統流程

在我們探討的基於YOLOv8/v7/v6/v5模型的木材表面缺陷檢測系統中，整個檢測流程精心設計以確保既高效又準確。以下是系統的核心流程步驟，呈現了從初始化到最終結果展示的完整路徑：

系統初始化：
- 例項化Detection_UI類，啟動檢測系統介面。
- 在初始化過程中，系統會載入Label_list中定義的類別標籤和為每個類別隨機分配顏色，用於後續的檢測框著色。
頁面和側邊欄設定：
- 呼叫setup_page方法設定頁面配置，包括頁面標題、圖示等。
- 呼叫setup_sidebar方法初始化側邊欄，其中包含模型選擇、檔案上傳、引數配置等選項。
模型載入：
- 根據使用者在側邊欄選擇的模型型別和檔案，系統透過YOLOv8v5Detector類的load_model方法載入指定的模型權重。
使用者輸入處理：
- 系統支援使用者透過攝像頭、圖片檔案或影片檔案作為輸入。
- 對於攝像頭和影片檔案輸入，系統使用OpenCV捕獲幀資料。
檢測執行：
- 對捕獲的每一幀影像，系統首先呼叫frame_process方法進行預處理和縮放，以符合模型輸入要求。
- 然後，影像資料送入YOLO模型進行缺陷檢測。
結果處理與展示：
- 檢測完成後，利用drawRectBox方法在檢測到的缺陷位置繪製邊界框，並標註缺陷型別和置信度。
- 檢測結果（包括缺陷型別、位置、置信度等資訊）會實時顯示在使用者介面上。
日誌記錄與結果匯出：
- 所有檢測結果都會被記錄在LogTable例項中，使用者可以透過介面上的“匯出結果”按鈕，將結果儲存為CSV檔案。
檢測結果的進一步操作：
- 使用者可以在側邊欄選擇特定的檢測目標進行過濾檢視。
- 系統提供了toggle_comboBox方法，允許使用者根據需要檢視全部或特定的檢測結果。

這一流程不僅體現了系統的高度自動化和使用者友好性，也展示了YOLO模型在實際應用場景中的強大能力。透過這種方式，我們的系統能夠有效地輔助木材加工行業進行質量控制，提高生產效率。

程式碼下載連結

如果您希望獲取部落格中提及的完整資源包，包含測試圖片、影片、Python檔案(*.py)、網頁配置檔案、訓練資料集、程式碼及介面設計等，可訪問博主在麵包多平臺的上傳內容。相關的部落格和影片資料提供了所有必要檔案的下載連結，以便一鍵執行。完整資源的預覽如下圖所示：

資源包中涵蓋了你需要的訓練測試資料集、訓練測試程式碼、UI介面程式碼等完整資源，完整專案檔案的下載連結可在下面的影片簡介中找到➷➷➷

演示與介紹影片 ：https://www.bilibili.com/video/BV1XA4m1c7un/
YOLOv8/v7/v6/v5專案合集下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJ1y
YOLOv8和v5專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ylp5w
YOLOv7專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl5tt
YOLOv6專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJhp

完整安裝執行教程：

這個專案的執行需要用到Anaconda和Pycharm兩個軟體，下載到資原始碼後，您可以按照以下連結提供的詳細安裝教程操作即可執行成功，如仍有執行問題可私信博主解決：

Pycharm和Anaconda的安裝教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

軟體安裝好後需要為本專案新建Python環境、安裝依賴庫，並在Pycharm中設定環境，這幾步採用下面的教程可選線上安裝（pip install直接線上下載包）或離線依賴包（博主提供的離線包直接裝）安裝兩種方式之一：

Python環境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可選一種）；
離線依賴包的安裝指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可選一種）；

如使用離線包方式安裝，請下載離線依賴庫，下載地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取碼：mt8u）。

7. 結論與未來工作

透過深入研究並實踐了基於YOLOv8/v7/v6/v5的深度學習模型在木材表面缺陷檢測領域的應用，我們成功開發了一個結合了這些先進演算法的系統。這一研究不僅對多個版本的YOLO模型進行了細緻的比較和最佳化，提升了木材表面缺陷檢測的準確率和實時性，還透過Streamlit建立了一個直觀、美觀且易於使用的Web應用，極大地簡化了木材表面缺陷檢測的過程，讓這一任務在實際應用中得到廣泛應用。

一系列實驗驗證了我們方法在準確性和處理速度上的優勢。同時，我們還提供了完整的資料集處理、模型訓練及預測的程式碼，以及基於Streamlit的系統設計和實現細節，旨在為後續研究者和開發者提供參考和便利。儘管我們的系統已經取得了顯著成果，但木材表面缺陷檢測作為一項複雜且多變的任務，仍面臨眾多挑戰和改進的空間。未來的工作方向包括：

模型最佳化：繼續探索深層網路結構和最佳化策略，例如透過神經網路架構搜尋（NAS）技術，提升模型的效能和效率。
多模態融合：考慮結合影像以外的其他模態資訊，如聲音、文字等，採用多模態學習方法來進行更全面的木材表面缺陷檢測。
跨域適應性：研究在不同木材型別、不同光照條件下的缺陷檢測，透過領域自適應技術提升模型在多樣環境中的泛化能力。
使用者互動體驗：進一步最佳化系統的使用者介面和互動設計，讓操作更加人性化、智慧化，以適應更廣泛使用者的需求。
實際應用擴充：探索木材表面缺陷檢測在更多實際應用場景中的潛力，如傢俱製造、建築材料檢測等，以發揮其最大的社會和經濟價值。

木材表面缺陷檢測技術正處於快速發展之中，隨著技術進步和應用領域的不斷擴充套件，我們相信基於深度學習的木材表面缺陷檢測將在工業製造、質量控制等領域發揮越來越重要的作用。

Qiu, Shi, et al. "Automated detection of railway defective fasteners based on YOLOv8-FAM and synthetic data using style transfer." Automation in Construction 162 (2024): 105363. ↩︎
Cheng, Tianheng, et al. "Boundary-preserving mask r-cnn." Computer Vision–ECCV 2020: 16th European Conference, Glasgow, UK, August 23–28, 2020, Proceedings, Part XIV 16. Springer International Publishing, 2020. ↩︎
Zhu, Xueyan, et al. "Detection the maturity of multi-cultivar olive fruit in orchard environments based on Olive-EfficientDet." Scientia Horticulturae 324 (2024): 112607. ↩︎
Wang, Chengcheng, et al. "Gold-YOLO: Efficient object detector via gather-and-distribute mechanism." Advances in Neural Information Processing Systems 36 (2024). ↩︎