带标注的移动通信基站信号塔，可识别塔架和塔身数据集，识别率93.5%，1008张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

本文介绍一个带标注的移动通信基站信号塔数据集，可用于识别塔架和塔身结构。该数据集包含1008张图像，识别率达到93.5%，支持YOLO系列模型（包括YOLOv7-v12）、COCO JSON和PASCAL VOC XML格式。文末提供了完整的模型训练代码。

模型训练指标参数：

模型训练图：

数据集拆分

数据集共包含1008张图像，按照标准机器学习数据集划分方式分为训练集、验证集和测试集：

训练集：705张图像（约70%）
验证集：202张图像（约20%）
测试集：101张图像（约10%）

预处理配置

自动定向：已应用
调整大小：所有图像统一拉伸到640×640像素
数据增强：未应用额外增强（原始数据集已包含自然场景变化）

数据集标签

数据集包含两个主要类别标签：

side（塔侧/塔身侧板/塔面）：指铁塔由多面钢结构拼接而成的单一片立面或单侧钢结构构件
joint（节点/连接接头/接合节点）：指钢材之间通过螺栓或法兰拼接的连接点位，是铁塔的核心受力连接部位

这两个标签覆盖了移动通信基站信号塔的主要结构特征，便于模型学习识别塔体的关键组成部分。

数据集图片和标注信息示例：

数据集下载

数据集提供多种格式支持，方便不同框架和需求的使用者：

YOLO格式：支持YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv11、YOLOv12及YOLO26
COCO格式：标准COCO JSON标注文件
PASCAL VOC格式：XML标注文件

数据集可通过csdn平台获取，解压后即可使用。

https://download.csdn.net/download/pbymw8iwm/93154997

YOLO模型训练

训练步骤

下载并解压数据集：将数据集下载后解压到当前工作目录
获取训练脚本：从项目仓库获取相应的YOLO训练脚本
执行训练：根据使用的YOLO版本运行对应的训练脚本

训练示例

以YOLOv8为例，训练命令如下：

bash 复制代码

python train_yolov8.py

训练过程中会显示损失曲线、精度指标等训练状态信息，帮助监控模型学习进度。

图：YOLO模型训练过程可视化界面

模糊图片在模型训练中的优势分析

该数据集中包含了如果包含了一些模糊图片，这并非数据缺陷，而是一种精心设计的数据增强策略，能为模型训练带来以下显著优势：

提升模型鲁棒性：现实场景中，可能发生在运动模糊，对焦不准或光线不足的情况下。在训练集中引入模糊样本，可以迫使模型学习更本质的特征，而不是过度依赖清晰的边缘或纹理细节，从而提升模型在复杂、非理想成像条件下的识别能力。
模拟真实世界噪声：监控摄像头、手机等设备在低光照或快速移动时极易产生模糊。包含此类图片的数据集能让模型提前"见识"并适应这种噪声，减少在实际部署时因图像质量下降而导致的性能骤降。
防止模型过拟合 ：如果训练集全是高清、摆拍的完美图片，模型容易记住这些特定场景下的"干净"特征，而对新的、稍有模糊的图片泛化能力差。模糊图片作为一种有效的正则化手段，可以增加数据分布的多样性，防止模型过拟合到有限的清晰样本上。
总结：因此，数据集中包含的模糊图片，与你看到的"水平翻转"、"剪切形变"、"随机遮挡"等增强操作一样，都是为了构建一个更接近真实世界复杂分布的数据环境，从而训练出更健壮、更泛化、更实用的模型。

模型验证测试情况：

验证测试代码：

python 复制代码

#需要安装pip install ultralytics
from ultralytics import YOLO
import cv2

# ===================== 1. 加载YOLO模型 =====================
# 自动下载预训练模型(yolov8n最轻量快速)，也可换 yolov8s/m/l/x
model = YOLO("best.pt")
# ===================== 2. 推理配置 =====================
image_path = "326_jpg.rf.8ad64cc0668df32c4e5f59b50e899e9c.jpg"  # 你的图片路径
save_result = True       # 是否保存标注后的图
# ===================== 3. 执行推理 =====================
results = model.predict(
    source=image_path,
    conf=0.01,          # 置信度阈值（低于该值忽略）
    save=False,         # 关闭默认保存，自定义保存
    verbose=False       # 关闭冗余日志
)

# ===================== 4. 解析结果：目标区域 + 标注信息 =====================
print("="*50)
print("YOLO 推理结果（目标区域 + 标注信息）")
print("="*50)

# 获取图片（用于绘制框）
img = cv2.imread(image_path)

# 遍历所有检测目标
for idx, result in enumerate(results):
    boxes = result.boxes  # 所有检测框
    
    for box in boxes:
        # ========== 提取目标区域（坐标） ==========
        # xyxy: 左上角x, 左上角y, 右下角x, 右下角y
        x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].cpu().numpy()
        # 宽高
        w = x2 - x1
        h = y2 - y1
        
        # ========== 提取标注信息 ==========
        cls_id = int(box.cls[0])          # 类别ID
        cls_name = model.names[cls_id]    # 类别名称
        conf = float(box.conf[0])         # 置信度
        
        # ========== 打印信息 ==========
        print(f"目标 {idx+1}:")
        print(f"  标注类别：{cls_name}")
        print(f"  置信度：{conf:.2f}")
        print(f"  目标区域坐标：")
        print(f"    左上角 ({x1:.1f}, {y1:.1f})")
        print(f"    右下角 ({x2:.1f}, {y2:.1f})")
        print(f"    宽×高：{w:.1f} × {h:.1f}")
        print("-"*30)
        
        # ========== 在图片上绘制检测框 ==========
        cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, f"{cls_name} {conf:.2f}", 
                    (int(x1), int(y1)-10), 
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# ===================== 5. 保存/显示结果 =====================
if save_result:
    cv2.imwrite("yolo_result.jpg", img)
    print("✅ 标注图片已保存为：yolo_result.jpg")

# 显示图片（可选）
cv2.imshow("YOLO Result", img)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyAllWindows()