2.如何训练GC10-DET数据集 2.1 数据集介绍 数据集大小,训练集1833张,验证集459张 下载地址: download.csdn.net/downl 标签可视化:存在大小缺陷,缺陷类别不均衡等特点 2.2 GC10.yaml # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # COCO 2017 dataset https://cocodataset.org by Microsoft # Documentation: https:...
GC10 - DET缺陷检测原理是什么? DCNv4与SPPF + 11Detect如何创新性结合? 💡💡💡本文独家改进:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,完美和YOLO11结合,助力涨点 DCNv4优势:(1) 去除空间聚合中的softmax归一化,以增强其动态性和表达能力;(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快...
YOLO11用于GC10 - DET缺陷检测有哪些优势? 💡💡💡本文独家改进:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,完美和YOLO11结合,助力涨点 DCNv4优势:(1) 去除空间聚合中的softmax归一化,以增强其动态性和表达能力;(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,DCN...
数据集名称:GC10-DET钢材缺陷数据集 图像数量:2293张图像 瑕疵类型:10种,包括冲孔(Pu)、焊缝(Wl)、新月形缝隙(Cg)、水斑(Ws)、油斑(Os)、丝斑(Ss)、夹杂物(In)、轧坑(Rp)、折痕(Cr)、腰部折痕(Wf) 数据格式:包含VOC和YOLO两种格式 数据集划分:已划分好训练集、验证集和测试集 2. 数据集结构 假设你...
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。
UpdatedNov 13, 2022 Add a description, image, and links to thegc10-dettopic page so that developers can more easily learn about it. To associate your repository with thegc10-dettopic, visit your repo's landing page and select "manage topics." ...
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宋海林,曾担任舞阳县新阳公共住房建设投资有限公司等公司高管。 老板履历 图文概览商业履历 任职全景图 投资、任职的关联公司 商业关系图 一图看清商业版图 更新时间:2025-04-17关联企业0 担任法定代表人0 担任股东0 担任高管0 所有任职企业0 作为最终受益人0 所属集团0 历史信息2 曾担任法定代表人 曾担任股东...
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