基于YOLO11的汽车损伤分割系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）

💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的汽车损伤分割，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

博主简介

AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9、v10、11优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；

1.YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

结构图如下：

1.1 C3k2

C3k2，结构图如下

C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是Bottleneck

实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.2 C2PSA介绍

借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）

实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.3 11 Detect介绍

分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：

实现代码ultralytics/nn/modules/head.py

2.汽车损伤分割系统

汽车损伤检测具有多方面的重要意义，主要体现在以下几点：

提高保险定损效率

• 快速准确评估：在保险理赔过程中，通过汽车损伤检测技术，能够快速准确地识别车辆损伤的部位、类型和程度，大大缩短了定损时间。例如，使用基于计算机视觉的损伤检测系统，可以在几分钟内完成对事故车辆多角度照片的分析，并生成详细的损伤报告。
• 减少人工误差：传统的保险定损主要依赖人工目测和经验判断，容易受到主观因素和环境条件的影响，导致定损结果不准确或存在争议。而汽车损伤检测技术可以提供客观、量化的数据支持，减少人为误差，提高定损的公正性和准确性。

优化维修流程

• 精准维修方案：维修厂在接收事故车辆时，利用汽车损伤检测技术可以全面了解车辆的损伤情况，包括隐藏损伤和不易察觉的细微损伤，从而制定更加精准的维修方案。这有助于避免维修过程中因损伤漏检而导致的返工，提高维修质量和效率。
• 合理安排资源：通过知晓提前损伤的具体情况，维修厂可以合理安排维修人员和设备资源，优化维修流程，减少车辆在厂时间，提高维修产能。

保障二手车交易公平性

• 真实车况呈现：在二手车交易市场，车辆的损伤情况直接影响其价值和交易价格。汽车损伤检测技术能够为买卖双方提供一份详尽、客观的车辆损伤报告，使卖方能够如实展示车况，买方也能更加放心地购车，从而促进二手车市场的健康发展。
• 提升市场信任度：公开透明的车辆损伤信息有助于增强消费者对二手车市场的信任度，减少因信息不对称导致的交易风险和纠纷，推动二手车交易的活跃度。

提升车主日常用车体验

• 及时发现损伤：车主在日常使用车辆过程中，可能会遇到一些轻微的碰撞或刮擦，但有时难以察觉。汽车损伤检测技术可以帮助车主及时发现车辆的损伤情况，及时进行修复，避免损伤进一步扩大，影响车辆的外观和性能。
• 事故责任认定辅助：在发生交通事故时，准确的汽车损伤检测结果可以作为事故责任认定的辅助依据之一，为交警和保险公司提供更全面的信息，有助于快速、公正地划分事故责任。

推动智能交通发展

• 事故预防与预警：在智能交通系统中，汽车损伤检测技术可以与车辆的传感器和通信设备相结合，实时监测车辆的损伤状态。一旦检测到异常损伤，系统可以及时向驾驶员发出预警，提醒其注意车辆安全状况，采取相应的措施，预防潜在的交通事故。
• 交通数据分析：通过对大量车辆损伤数据的分析和统计，可以了解交通事故的分布规律、常见损伤类型及其成因等信息，为交通管理部门制定更加科学合理的交通规则和安全标准提供数据支持，推动智能交通系统的不断完善。

2.汽车损伤数据集介绍

数据集大小：训练集5972张，验证集1310张，测试集639张

类别6类：

nc: 7 names: ['crack', 'dent', 'glass shatter', 'lamp broken', 'scratch', 'tire flat', 'smash']

细节图：

标签可视化分析

2.2 配置car_damage_seg.yaml

ps:建议填写绝对路径

 path: D:/YOLOv11/data/car_damage_seg

train: train/images
val: valid/images
test: test/images

nc: 7
names: ['crack', 'dent', 'glass shatter', 'lamp broken', 'scratch', 'tire flat', 'smash']

2.3 如何训练

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11-seg.yaml')
    model.train(data='data/car_damage_seg.yaml',
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=200,
                batch=8,
                close_mosaic=10,
                device='0',
                optimizer='SGD', # using SGD
                project='runs/train',
                name='exp',
                )

2.4 训练结果可视化结果

YOLO11-seg summary (fused): 310 layers, 2,871,037 parameters, 0 gradients, 10.9 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95)     Mask(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 21/21 [00:50<00:00,  2.39s/it]
                   all       1310       2668      0.684      0.666      0.689      0.524      0.666      0.665      0.671      0.474
                 crack        122        177       0.35      0.155      0.189     0.0763      0.344      0.169      0.146     0.0486
                  dent        540        746      0.694      0.542      0.603      0.348      0.679      0.543      0.591      0.298
         glass shatter        265        276      0.818      0.913      0.933      0.797       0.81       0.91       0.93      0.762
           lamp broken        139        141      0.657      0.865      0.791      0.656      0.645      0.858      0.786      0.638
               scratch        575       1090      0.658      0.464      0.519        0.3       0.63      0.468      0.495      0.233
             tire flat         59         62      0.792      0.903      0.928       0.87      0.789      0.919      0.928      0.875
                 smash        167        176      0.819      0.821      0.863      0.621      0.767      0.784      0.821      0.466

预测结果：

3. 汽车损伤检测系统设计

3.1 PySide6介绍

受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。

PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。

PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。

3.2 安装PySide6

 pip install --upgrade pip pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：

• 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
• 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
• 打包发布；

3.3 汽车损伤检测系统设计

​原文链接：

https://cv2023.blog.csdn.net/article/details/146518776