基于深度学习的铁轨缺陷检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的铁轨缺陷检测系统。核心技术上，文章采用了最先进的YOLOv8，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行了性能指标的对比分析。文中详细阐述了国内外铁轨缺陷检测的研究现状、数据集处理方法、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中，系统支持图像、视频和实时摄像头进行铁轨缺陷检测，用户可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面设计上可方便地进行修改和调整。