该数据集的特点是包含了各种类型的钢材表面缺陷,如锈蚀、划伤、凹凸等,且图像质量较高。同时,数据集数量较大,可用于训练和测试各种钢材表面缺陷检测算法。 三、数据集应用 钢材表面缺陷检测技术在工业领域中具有重要的应用价值。通过对钢材表面缺陷的检测,可以保证钢材质量,避免因表面缺陷而引发的...
数据:为了实时采集车身油漆缺陷图像,提出了一种新的数据增强算法,以增强数据库处理小样本数据过拟合现象的能力。 方法:针对汽车涂料固有的缺陷特征,通过改进MobileNet-SSD网络的特征层,优化边界框的匹配策略,提出了一种改进的MobileNet-SSD算法,用于油漆缺陷的自动检测。 结果:改进的MobileNet-SSD算法可以检测出六种传统车...
钢材表面缺陷检测系统演示与介绍(YOLOv8/v7/v6/v5模型+PySide6界面+训练数据集) 5907 0 06:23 App 智能零售柜商品检测系统演示与介绍(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面) 2170 0 10:28 App 基于YOLOv8/v7/v6/v5的常见车型识别系统演示与介绍(深度学习模型+PySide6界面+训练数据集) ...
HALCON基于深度学习的对象检测-数据集的介绍和准备HALCON's Deep-Learning-Based Object Detection - Introduction and Preparation of the Dataset - 机器视觉老王😌于20241102发布在抖音,已经收获了235个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一.新的数据增强算法 传统的数据增强:对切割后的图像或者原始图像,进行旋转,缩放,裁剪等方法。 缺点:由于车身漆膜是不透明的混合物,因此车漆图像背景非常复杂,容易干扰了车漆缺陷位置的检测。 新的离线数据集增强算法,可以对原始图像进行变换。从多角度和多层次。它可以增加许多复杂的背景干扰信息,提高检测模型的抗干...