1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库,收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面( PS),内含物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1,800个灰度图像:六种不同类型的典型表面缺陷,每一类缺陷包含300个样本。对于缺陷检测任务,数据集提供了注...
实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为0.774 ,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库,收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面( PS),内含物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1,800个灰度图像:六种...
1.钢铁缺陷数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类,分别为:'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches' 每个类别分布为: 2.基于YOLOv8的训练 原始网络如下: map@0.5为0.733 2 PConv 2.1 FasterNet介绍 为了设计快速神经网络,许多工作都集中在减少浮点运算(FLOPs)...
4.总结 通过引入CVPR2023 PConv+BiLevelRoutingAttention思想,在钢铁缺陷中取得涨点,且相比较于发表的一些论文,创新新颖程度好很多,有需要自取可以在自己数据集进行实验,并很有可能发表论文成功哦!!! 5.源码获取 基于Yolov8的NEU-DET钢材表面缺陷检测,优化组合新颖程度较高:CVPR2023 PConv和BiLevelRoutingAttention,涨...
💡💡💡本文摘要:一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测, 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显; 💡💡💡创新点: 1)DCNv4结合SPPF; 2)C2f创新为CSPStage; 3)三个检测头更新为四个检测头; 💡💡💡创新点:在NEU-DEU任务中mAP由原始的0.709 提升至0.737 ...