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 ...
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)...
1. NEU-CLS数据集 下载方式: 方式一:已上传至CSDN资源,链接如下 [钢材表面缺陷检测数据集:NEU-DET 用于钢材表面的6种缺陷检测] 方式二: 关注GZH:阿旭算法与机器学习,回复:“NEU”即可获取本文数据集 2. 实战视频链接如下 【YOLOV5应用实战项目系列】教程 3.YOLOV5模型配置及训练个人笔记 准备好数据集 图片数据...
NEU-DET钢材表面缺陷检测数据集 (0)踩踩(0) 所需:30积分 The Bluetooth Low Energy Primer v1.2.0 updated 202403``` 2024-11-11 00:17:23 积分:1 TeamViewer-v15.58.2.0.exe 2024-11-10 14:43:33 积分:1 爱普生XP245废墨清零软件 2024-11-10 13:02:09 ...
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