Damaged Container OJN数据集是一个专注于集装箱损伤检测的计算机视觉数据集，该数据集由qunshankj平台提供，采用MIT许可证发布。数据集包含903张图像，所有图像均经过预处理，包括像素数据的自动方向调整（带EXIF方向剥离）和640x640像素的拉伸调整。为增强数据集的多样性，每张源图像还通过随机旋转-5到+5度的方式创建了三个增强版本。数据集中的集装箱采用YOLOv8格式进行标注，包含6个类别，分别标记为’0’、‘1’、‘2’、‘3’、‘4’和’object’。从图像内容来看，该数据集主要采集于港口和货运场地的集装箱作业场景，展现了不同颜色（红、黄、蓝、绿、棕等）和状态的集装箱堆叠情况。特别值得注意的是，数据集重点标注了集装箱的各种损伤类型，包括表面凹陷、孔洞、变形、锈迹等物理损伤，这些损伤通常通过不同颜色的边界框和数字标签进行精确标记。数据集的场景设置涵盖了不同的环境条件，如阴天、晴天等，以及不同的集装箱排列方式，为模型训练提供了多样化的样本。此外，数据集还包含了港口作业设备（如叉车）和工作人员的图像，增强了场景的真实性和复杂性。该数据集的设计目标是为自动化集装箱损伤检测系统提供训练数据，支持物流行业中集装箱安全检查的智能化发展。

【原创 ](<) 最新推荐文章于 2024-06-30 15:11:05 发布 · 2.2k 阅读

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【GiantPandaCV导语】集装箱损伤检测是工业视觉检测中的重要应用场景，本文将详细介绍如何使用YOLOv26模型实现集装箱损伤的自动检测与识别，包括数据集准备、模型训练、评估和部署的全流程。

图片展示的是一款用于模型训练的软件界面，聚焦于深度学习模型的配置与训练流程。界面左侧为组件库，包含标题、标签、文本框等基础组件；中间区域是核心编辑区，呈现"深度模型训练模块"主面板，内含"选择任务类型"（设为目标检测）、“选择基础模型”（atss）、“选择改进创新点”（atss_r101_fpn_1x_coco）等下拉选项，以及"选择数据集"按钮和"开始训练选定模型"等功能按钮；右侧显示可视化与训练进度区域，暂未加载图片；底部有表格组件展示数据条目（如"数据1-1"至"数据3-3"）。界面顶部标注"智慧图像识别系统 - 模型训练模块"，整体围绕模型训练参数配置展开。该界面与集装箱损伤检测任务直接相关——通过设定目标类型、选择适配的基础模型，可针对集装箱图像数据进行损伤特征的训练与识别，是实现集装箱损伤自动化检测的核心技术环节之一。

6. 集装箱损伤检测与识别实战应用 🚢

集装箱作为全球贸易的重要载体，其安全性直接关系到货物运输的质量和效率。据统计，全球每年有超过2亿个集装箱在海上和陆地上运输，其中约有10%的集装箱在使用过程中会出现不同程度的损伤。这些损伤如果不及时发现和处理，可能会导致货物损坏、环境污染甚至安全事故。传统的集装箱检测主要依靠人工目视检查，效率低下且容易漏检。随着深度学习技术的发展，基于计算机视觉的自动检测系统逐渐成为解决方案。

6.1. 🎯 YOLOv26模型概述

YOLOv26是目标检测领域最新的突破性模型，它继承了YOLO系列模型的优秀特性，同时引入了多项创新技术。与之前的YOLO版本相比，YOLOv26在保持高精度的同时，显著提升了推理速度和部署效率。

YOLOv26的核心创新点可以概括为以下几个方面：

1. 端到端无NMS推理：YOLOv26采用原生端到端设计，直接生成预测结果，无需非极大值抑制(NMS)后处理步骤，大大简化了部署流程。

2. DFL移除：完全移除分布式焦点损失模块，简化了推理过程，提高了对边缘设备的兼容性。

3. MuSGD优化器：结合SGD和Muon的新型混合优化器，带来更稳定的训练和更快的收敛速度。

4. ProgLoss + STAL：改进的损失函数提高了检测精度，特别是在小目标识别方面有显著改进。

6.2. 📊 YOLOv26模型架构详解

6.2.1. 网络架构设计原则

YOLOv26的架构设计遵循三个核心原则：简洁性、部署效率和训练创新。这些原则确保了模型在实际应用中的高效性和实用性。

简洁性原则体现在YOLOv26是一个原生的端到端模型，直接生成预测结果，无需传统的非极大值抑制(NMS)后处理步骤。这种设计使得推理过程更加轻量，更容易部署到实际系统中。部署效率方面，端到端设计消除了整个后处理阶段，大大简化了集成流程，减少了延迟，使部署在各种环境中更加稳健。CPU推理速度提升高达43%，这对于资源受限的边缘设备尤为重要。

6.2.2. 主要架构创新

YOLOv26引入了多项创新技术，使其在集装箱损伤检测任务中表现出色。

6.2.2.1. DFL移除 (Distributed Focal Loss Removal)

分布式焦点损失(DFL)虽然有效，但常常使导出复杂化并限制了硬件兼容性。YOLOv26完全移除了DFL，简化了推理过程，拓宽了对边缘和低功耗设备的支持。在集装箱损伤检测场景中，这意味着我们可以在更多种类的硬件设备上部署模型，包括移动设备和嵌入式系统。

6.2.2.2. 端到端无NMS推理

与依赖NMS作为独立后处理步骤的传统检测器不同，YOLOv26是原生端到端的。预测结果直接生成，减少了延迟，使集成到生产系统更快、更轻量、更可靠。YOLOv26支持两种架构：

• 一对一头：生成端到端预测结果，不NMS处理，输出(N, 300, 6)，每张图像最多可检测300个目标
• 一对多头：生成需要NMS的传统YOLO输出，输出(N, nc + 4, 8400)，其中nc是类别数量

在集装箱损伤检测中，一对一头架构特别适合，因为它能够直接输出检测结果，无需额外的后处理步骤。

6.2.2.3. ProgLoss + STAL

改进的损失函数提高了检测精度，在小目标识别方面有显著改进。这对于集装箱损伤检测尤为重要，因为许多损伤特征可能相对较小，如裂缝、凹痕等。ProgLoss + STAL通过引入渐进式学习和时空注意力机制，提高了模型对小目标的检测能力。

6.2.2.4. MuSGD优化器

MuSGD是一种新型混合优化器，结合了SGD和Muon的特点。灵感来自Moonshot AI的Kimi K2，MuSGD将LLM训练中的先进优化方法引入计算机视觉，实现更稳定的训练和更快的收敛。在集装箱损伤检测模型的训练过程中，MuSGD优化器能够帮助我们更快地找到最优解，减少训练时间。

6.3. 🏭 集装箱损伤检测数据集准备

6.3.1. 数据集构建

集装箱损伤检测数据集的构建是整个项目的关键环节。我们需要收集各种类型的集装箱损伤图像，包括但不限于：

• 凹痕 (Dents)
• 划痕 (Scratches)
• 裂缝 (Cracks)
• 锈蚀 (Rust)
• 变形 (Deformation)
• 破损 (Breakages)

每种损伤类型至少需要200-300张高质量图像，以确保模型能够充分学习各种损伤特征。数据集应该包含不同光照条件、不同角度、不同背景下的集装箱图像，以增强模型的泛化能力。

6.3.2. 数据标注

数据标注是数据集准备的另一个关键步骤。我们可以使用LabelImg、CVAT等工具进行标注，将损伤区域用边界框标注出来，并分配相应的类别标签。

标注完成后，我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常比例为7:1:2。这种划分方式能够确保模型在训练过程中有足够的样本学习，同时保留一部分数据用于验证和测试。

6.3.3. 数据增强

为了增强模型的泛化能力，我们可以对训练数据进行多种增强操作，包括：

• 随机水平翻转
• 随机垂直翻转
• 随机旋转
• 颜色抖动
• 亮度、对比度调整
• 随机裁剪

这些增强操作能够模拟真实场景中的各种变化，使模型更加鲁棒。

6.4. 🔧 模型训练与评估

6.4.1. 训练环境配置

在开始训练之前，我们需要确保训练环境配置正确。YOLOv26支持多种深度学习框架，包括PyTorch、TensorFlow等。以PyTorch为例，我们需要安装以下依赖：

torch>=1.7.0 torchvision>=0.8.1 ultralytics>=8.0.0 numpy>=1.19.5 matplotlib>=3.3.4 opencv-python>=4.5.3

6.4.2. 模型训练

模型训练是整个项目的核心环节。以下是使用YOLOv26进行集装箱损伤检测训练的基本步骤：

fromultralyticsimportYOLO# 7. 加载预训练的YOLO26模型model=YOLO("yolo26n.pt")# 8. 准备数据集配置文件data_yaml=""" train: path/to/train/images val: path/to/val/images test: path/to/test/images # 9. Classes names: 0: dent 1: scratch 2: crack 3: rust 4: deformation 5: breakage """# 10. 训练模型results=model.train(data="data.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=16,name="container_damage_detection",device=0# 使用GPU)

在训练过程中，我们需要监控以下关键指标：

• 损失函数值 (Loss)
• 精确率 (Precision)
• 召回率 (Recall)
• mAP (mean Average Precision)

这些指标可以帮助我们了解模型的训练状态，并及时调整训练策略。

10.1.1. 模型评估

模型训练完成后，我们需要在测试集上评估模型的性能。评估指标包括：

在集装箱损伤检测场景中，我们特别关注对不同类型损伤的检测性能。理想情况下，模型对所有损伤类型的检测精度都应该达到80%以上。

10.1. 🚀 模型部署与应用

10.1.1. 模型导出

训练完成后，我们需要将模型导出为适合部署的格式。YOLOv26支持多种导出格式，包括：

• ONNX
• TensorRT
• CoreML
• TFLite
• OpenVINO

以ONNX格式为例，导出命令如下：

# 11. 导出为ONNX格式model.export(format="onnx",dynamic=True,simplify=True)

11.1.1. 部署方案

根据应用场景的不同，我们可以选择不同的部署方案：

1. 边缘设备部署：对于需要在现场实时检测的场景，我们可以将模型部署到边缘设备，如NVIDIA Jetson系列、Intel Neural Compute Stick等。这种方案具有低延迟、高隐私性的优点。

2. 云端部署：对于需要处理大量图像的场景，我们可以将模型部署到云端服务器，通过API提供服务。这种方案具有高扩展性、易维护的优点。

3. 移动端部署：对于需要在手机等移动设备上运行的应用，我们可以将模型转换为TFLite格式，部署到移动设备上。

11.1.2. 实际应用案例

在实际应用中，YOLOv26模型可以集成到集装箱检测系统中，实现以下功能：

1. 自动损伤检测：通过摄像头采集集装箱图像，模型自动识别并标记损伤区域。

2. 损伤分类：根据损伤类型自动分类，如凹痕、划痕、裂缝等。

3. 损伤评估：根据损伤的大小、位置和类型，评估损伤的严重程度。

4. 报告生成：自动生成检测报告，包括损伤位置、类型、严重程度等信息。

11.1. 📊 性能对比与分析

11.1.1. 与其他模型的对比

为了评估YOLOv26在集装箱损伤检测任务中的性能，我们将其与其他主流目标检测模型进行对比：

从表中可以看出，YOLOv26在保持较高精度的同时，推理速度和模型大小都优于其他模型，特别适合集装箱损伤检测这种对实时性要求较高的应用场景。

11.1.2. 不同损伤类型的检测性能

我们还分析了模型对不同类型损伤的检测性能：

从表中可以看出，模型对各种损伤类型的检测性能都较好，其中对锈蚀和破损的检测效果最佳，而对裂缝的检测相对较弱。这主要是因为裂缝通常比较细小，在某些情况下难以与图像中的纹理区分。

11.2. 🔮 未来展望与改进方向

11.2.1. 技术改进方向

尽管YOLOv26在集装箱损伤检测任务中表现出色，但仍有一些可以改进的方向：

1. 多模态融合：结合红外、热成像等其他传感器数据，提高对特定类型损伤的检测能力。

2. 3D检测：引入3D视觉技术，实现对集装箱损伤的三维检测和评估。

3. 自监督学习：利用自监督学习方法，减少对标注数据的依赖。

4. 联邦学习：通过联邦学习技术，实现多机构间的模型协同训练，保护数据隐私。

11.2.2. 应用场景拓展

除了传统的集装箱损伤检测，YOLOv26模型还可以拓展到其他应用场景：

1. 桥梁结构检测：检测桥梁裂缝、钢筋暴露等损伤。

2. 风力叶片检测：检测风力叶片的裂纹、腐蚀等问题。

3. 管道检测：检测管道的腐蚀、变形等问题。

4. 建筑物检测：检测建筑物的裂缝、剥落等问题。

11.3. 📚 总结

本文详细介绍了如何使用YOLOv26模型实现集装箱损伤的自动检测与识别。从数据集准备、模型训练到评估和部署，我们提供了一个完整的解决方案。实验结果表明，YOLOv26在集装箱损伤检测任务中表现出色，不仅检测精度高，而且推理速度快，适合实时应用。

随着深度学习技术的不断发展，基于计算机视觉的集装箱损伤检测系统将越来越成熟，为全球贸易的安全和高效运行提供有力保障。未来，我们将继续探索更先进的检测算法和更广泛的应用场景，推动这一技术的不断进步。

对于想要进一步了解或实践集装箱损伤检测的读者，可以访问我们的项目源码仓库获取完整的代码和数据集。此外，我们也提供了在线演示平台，让您可以亲身体验YOLOv26模型在集装箱损伤检测中的应用效果。通过这些资源，您可以快速上手集装箱损伤检测项目，并将其应用到实际工作中。

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🚀参考资料🚀

1. YOLOv26官方文档:
2. YOLOv26 GitHub仓库:
3. 集装箱损伤检测数据集:

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