2.1数据集划分 通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt # coding:utf-8 import os import random importargparseparser = 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, h...
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)...
东北大学钢材检测数据集NEU-DET 喜爱 0 由东北大学(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...
3.2 NEU-DET训练自己的YOLOv10模型 3.2.1 数据集介绍 直接搬运v8的就能使用 3.2.2 超参数修改 位置如下default.yaml 3.2.3 如何训练 from ultralytics import YOLOv10 if __name__ == '__main__': model = YOLOv10('ultralytics/cfg/models/v10/yolov10n.yaml') model.load('yolov10n.pt') # ...
在train.py文件中，根据NEU-DET数据集调整训练参数，确保模型能够有效学习。开启训练过程后，可视化的结果将帮助我们了解模型的训练进度与性能。在整个训练过程中，保持耐心，适时休息以提高效率。利用好上述资源，你将能成功使用YOLOv9模型对自定义数据集进行训练，实现高效的目标检测任务。
将原本的voc格式数据集转为coco格式数据集,并修正了部分文件错误。 faded134 1枚 GPL 2 目标检测 0 3 2023-05-17 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 NEU-DET-COCO.tar.gz NEU-DET-COCO.tar.gz (10.49M) 下载 File Name Size Update Time NEU-DET-COCO/annotations/test.json 69602 2023-02-23...
neudet.yaml NEU-DET_Yolo Mar 23, 2024 split.py NEU-DET_Yolo Mar 23, 2024 split_train_val.py NEU-DET_Yolo Mar 23, 2024 voc_labelhrsc.py NEU-DET_Yolo Mar 23, 2024 xml2yolo.py NEU-DET_Yolo Mar 23, 2024 NEU-DET_Yolo 铁轨缺陷检测数据集NEU-DET的Yolo格式 ...
NEU-DET是一个专门针对钢材表面缺陷检测的数据集,它为机器学习和计算机视觉领域的研究人员提供了宝贵的资源。这个数据集的主要目标是训练和评估模型在识别钢材表面的六种不同类型的缺陷上的性能。这些缺陷可能包括裂纹、锈蚀、凹痕、麻点、划痕和其他不规则性,这些都是影响钢材质量和安全的重要因素。 YOLO(You Only ...
NEU-DET钢材表面缺陷检测数据集 (0)踩踩(0) 所需:30积分 UR机器人模拟软件URsim 2024-12-07 22:27:48 积分:1 软件测试学习日志-手工测试阶段-day06 2024-12-07 21:34:51 积分:1 无人机数据集带标注YOLO 2024-12-07 20:25:14 积分:1
2.NEU-DET数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类,一共1800张, 类别分别为:'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches' 2.1数据集划分 通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt