详见:基于Yolov5的NEU-DET钢材表面缺陷检测,优化组合新颖程度较高:CVPR2023 DCNV3和InceptionNeXt,涨点明显 发布于 2023-09-18 10:00・IP 属地浙江 内容所属专栏 YOLO系列实战 通过在不同数据集验证,证明方案可行性 订阅专栏 缺陷检测 目标检测 ...
if not os.path.isdir(yolov5_labels_train_dir): os.mkdir(yolov5_labels_train_dir) clear_hidden_files(yolov5_labels_train_dir) yolov5_labels_test_dir = os.path.join(yolov5_labels_dir, "val/") if not os.path.isdir(yolov5_labels_test_dir): os.mkdir(yolov5_labels_test_dir) clear_h...
本文主要内容:通过实战NEU-DET钢材表面缺陷检测任务,验证DCNv4和SPPF结合DCNv4的可行性 实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为0.774 ,SPPF结合DCNv4为0.7751.NEU-DET钢材表… AI小怪兽发表于YOLO系... 基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的钢材表面缺陷检测系统(Python+PySide6界面+训练代码) 思绪无限...
提出的EVC主要由两个并行连接的块组成,其中使用轻量级MLP来捕获顶级特征的全局长期依赖性(即全局信息)。 如何将ECVBlock应用到yolov5/yolov7是本文的关键,重点是增强用于这些检测器的特征金字塔的表示。 1)将ECVBlock添加到backbone或者是head在不同数据集的性能会不一致,比如本文添加到backbone,在NEU-DET钢材表面缺陷...
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' 数据集如何划分详见另一篇博客: YOLOv9如何训练自己的数据集(NEU-DET为案列)_yolov9训练自己的数据集-CSDN博客 3.YOLOv9可视化分析 ...