- 标注格式
- YOLO TXT 格式，已划分 train/val/test
【木材表面缺陷检测 | 目标检测 | 木材加工、板材缺陷、木材质检、工业视觉、YOLO、智能制造、木业AI】
木材表面缺陷检测是一个用于目标检测任务的YOLO格式计算机视觉数据集，提供YOLO标准格式标注（.txt文件，class_id center_x center_y width height），支持YOLOv5/v8/v11等主流目标检测框架，可通过数据中国(data2.cn)免费下载。
木材表面缺陷检测数据集
本数据集面向木材表面缺陷检测场景，共包含3258张标注图像，按train 1733 / test 1525划分训练集、验证集与测试集，适用于YOLO系列目标检测模型的训练与部署。
数据集标签信息
本数据集采用YOLO格式标注，共覆盖10个类别：
- Blue_Stain（蓝变）：木材表面蓝灰色变色，由真菌引起
- Crack（裂缝）：木材表面或端面的开裂缺陷
- Dead_Knot（死节）：与周围木材脱离的木节，质地疏松
- Live_Knot（活节）：与周围木材紧密结合的木节
- Knot_missing（缺节）：木节脱落形成的孔洞
- Marrow（髓心）：木材中心髓质部分
- Quartzity（石英质）：木材中硬质矿物沉积区域
- knot_with_crack（节裂）：伴随裂缝的木节缺陷
- resin（树脂）：木材表面树脂渗出区域
- overgrown（增生）：异常增生组织
数据集概览
| 标注格式 | YOLO TXT 格式，已划分 train/val/test |
| 标注类别 | 详见数据集介绍 |
适用场景
- 锯木厂智能分选：在锯切工序后自动识别板材缺陷，分级归类
- 家具制造原材料质检：筛选优质板材，剔除严重缺陷料
- 木地板/胶合板生产：根据缺陷分布优化切割方案，提高出材率
- 木材加工AI算法研究：多类别小目标缺陷检测与分割
数据集亮点
- 类别最全：覆盖10类木材表面缺陷，是木业质检领域少有的细粒度数据集
- 数据量大：3258张标注图像，支持深度学习模型充分训练
- 实战价值高：直接对接锯木厂、家具厂质检场景
- YOLO格式：标准标注，即下即用
获取方式
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常见问题
Q: 这个数据集是什么格式？可以直接用YOLO训练吗？
A: 本数据集为YOLO格式（.txt标注文件+images/labels目录结构），下载解压后可直接用于YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8/YOLOv11等系列模型的训练，无需额外格式转换。
Q: 数据集有多大？包含多少张图片？
A: 具体图片数量和标注类别请参考上方”数据集概览”表格。所有数据集均经过筛选，确保标注质量和场景多样性。
Q: 下载后如何使用？
A: 1. 下载ZIP文件并解压；2. 确认目录结构包含images和labels文件夹；3. 修改data.yaml中的路径指向解压目录；4. 运行训练命令开始训练。建议先在小数据集上验证，再全量训练。
Q: 数据集可以商用吗？
A: 数据集来源于开源社区，具体使用许可请参考原始项目说明。建议用于学习研究和非商业项目，商业使用前请确认原始许可协议。
Q: 训练时推荐什么参数？
A: 推荐初始配置：batch=16（根据显存调整）、imgsz=640、epochs=100、optimizer=AdamW。如果数据集类别不均衡，建议使用–balance-weights或过采样少数类。
训练建议
数据预处理：训练前建议运行数据校验脚本，检查标注文件是否存在空框、越界坐标或格式错误。可使用YOLO自带的`–verify`参数进行验证。
数据增强：开启mosaic、mixup、hsv_h/s/v等增强策略，提升模型泛化能力。对于小目标密集的场景，建议将imgsz提升到1280。
迁移学习：推荐使用预训练权重（yolov8n/s/m/l.pt）进行微调，而非从头训练。冻结前10层可以加快收敛速度。
评估指标：重点关注mAP@0.5、mAP@0.5:0.95、Precision和Recall四个指标。如果Recall偏低，可适当降低置信度阈值。
模型选择：边缘部署选nano/small，服务器推理选medium/large。分类任务建议从YOLOv8-cls开始，实例分割用YOLOv8-seg。
通过夸克网盘分享的文件：木材表面缺陷检测数据集_data2.cn.zip
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