实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(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...
实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为0.774 ,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(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...
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: 1.2 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)的数量上。然而,作者观察到...
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)...
📖 基于YOLOv8的NEU-DET钢材表面缺陷检测系统,通过引入DCNv4和SPPF结合DCNv4,显著提升了检测精度。📈 实验数据显示,原始YOLOv8的mAP@0.5为0.768,而加入DCNv4后提升至0.774,再结合SPPF进一步优化至0.775。🎯 该系统使用的数据集来源于中国东北大学发布的表面缺陷数据库,包含六种典型缺陷类型,共计1,800个灰度图像...
💡💡💡本文摘要:一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测, 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显; 💡💡💡创新点: 1)DCNv4结合SPPF; 2)C2f创新为CSPStage; 3)三个检测头更新为四个检测头; 原创组合创新,可直接使用至其他检测任务; 💡💡💡创新点:在NEU-DEU任务中mAP由原始的0.709 提升至0.737...
本发明公开了一种基于改进YOLOv8的钢材表面缺陷目标检测方法,其方法包括获取公开的钢材表面缺陷数据集NEU‑DET;将数据集按照8:1:1划分为训练集,测试集和验证集;对图像进行数据增强;构建改进的YOLOv8‑ST网络模型,将训练集和验证集导入检测模型训练;将训练好的检测模型对测试集上进行目标检测。本发明通过将Backbone...
2.1 如何训练NEU-DET数据集 2.1.1 数据集介绍 直接搬运v8的就能使用 2.1.2 超参数修改 位置如下...
2.1 如何训练NEU-DET数据集 2.1.1 数据集介绍 直接搬运v8的就能使用2.1.2 超参数修改 位置如下default.yaml2.2.3 如何训练 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11-EMA_attention....
YOLOv8 模型训练后验证 验证代码: fromultralyticsimportYOLO path="E:/resource/yolo8_all/ultralytics-main/"#训练后进行验证model = YOLO(path+"runs/detect/train11/weights/best.pt")metrics = model.val(data=path+"data_NEUDET.yaml")#自动评估训练的数据...