创建一个数据集配置文件(如gc10_det_dataset.yaml),该文件定义了数据集的基本信息,包括路径、类别等。示例配置如下: yaml深色版本 # 训练和验证的数据集路径 train: gc10_det_dataset/images/train val: gc10_det_dataset/images/val test: gc10_det_dataset/images/test # 标签路径 labels_train: gc10_det...
该数据集包括3570张灰度 图像,清除背景图像后得到2294张 2.1split_train_val.py # coding:utf-8 import os import random import argparse parser =argparse.ArgumentParser() #xml文件的地址,根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下 parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str...
GC10-DET是在真实工业中收集的表面缺陷数据集。一个真实的行业。它包含十种类型的表面缺陷,即冲孔(Pu)、焊缝(Wl)、新月形缝隙(Cg)、水斑(Water Spot)。油斑(Os)、丝斑(Ss)、夹杂物(In)、轧坑(Rp)、折痕(Cr)、腰部折痕 (Wf)。所收集的缺陷都在钢板的表面。该数据集包括3570张灰度 图像。
借鉴V10 PSA结构,实现了C2PSA和C2fPSA,最终选择了基于C2的C2PSA(可能涨点更好?) 实现代码ultralytics/nn/modules/block.py 1.3 11 Detect介绍 分类检测头引入了DWConv(更加轻量级,为后续二次创新提供了改进点),结构图如下(和V8的区别): 实现代码ultralytics/nn/modules/head.py 2.如何训练GC10-DET数据集 2...
GC10-Det 数据集 摘要 GC10-Det数据集是一个专为工业检测任务设计的数据集,包含2000多张高质量的图像,并且已经按照8:1:1的比例划分好了训练集、验证集和测试集。数据集中的每张图像都经过了严格的处理,去除了错误和没有标签的图片,并且提供了VOC和YOLO两种格式的标注信息。该数据集旨在帮助研究人员和工程师开发...
1.2 CSPStage介绍 论文:https://arxiv.org/abs/2202.04256 原文链接: 本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收),提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构,它采用了轻骨干、重Neck的架构设计范式。所提GiraffeDet在COCO数据集上取得了比常规CNN骨干更优异的性能,取得了54.1%mAP指标,具有更优异的处...