NEU-DET

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。
FL1623863129·2024-09-06 15:51

python的xml转txt(linux)

importosfromglobimportglobimportxml.etree.ElementTreeasETxml_dir=r'D:\llq\yolov5-master\yolov5-master\NEU-DET
New___dream·2024-01-17 21:25

手把手教程：RT-DETR如何训练自己的数据集 | NEU-DET钢材缺陷检测

本文内容：1）RT-DETR原理介绍；2）RT-DETR如何训练自己的数据集RT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn/vuQTz学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；RT-DETR模型创新优化，涨点技巧分享，科研小助手；目录1.RT-DETR介绍2.如何训练RT-DETR模型2.1数据集介绍2.2配置NEU-DET.yaml2.3超参数修改ultral
会AI的学姐·2023-11-13 10:22

Yolov5创新：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

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',
AI小怪兽·2023-09-18 23:37

基于Yolov8的NEU-DET钢材表面缺陷检测，优化组合新颖程度较高：CVPR2023 PConv和BiLevelRoutingAttention，涨点明显

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',
AI小怪兽·2023-09-13 21:28

NEU-DET数据集， xml转txt . XML转TXT

首先是XML转TXTimportpathlibimportxml.etree.ElementTreeasET#xml是python自带的packageimportosfrompathlibimportPathclasses=["crazing","inclusion","patches","pitted_surface","rolled-in_scale","scratches"]#写自己的分类名
CaiGuoHui1·2023-07-14 04:05

/NEU-DET/valid/images/crazing_1.jpg)

1错误原因分析出现这个错误的原因是由于，数据的缓存文件可能发生了变化，yolov5默认会把读取的数据保存到缓存文件中，这样下载读取的速度就会很快！2错误解决方式解决方式很简单，train和alid文件夹下的与处理图片集和标签文件无关的缓存文件，其他的文件全部删除即可！已成功运行。参考：https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/108
北漂流浪歌手·2023-02-01 09:19

基于YOLOv5的NEU-DET钢材表面缺陷任务

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'
AI&CV·2023-02-01 09:45

使用YOLOv5训练NEU-DET数据集

一、下载YOLOv5源码和NEU-DET(钢材表面缺陷)数据集YOLOv5源码NEU-DET(钢材表面缺陷)数据集这里的数据集已经经过处理了，下载即可若通过其他途径下载的原始数据集标签为xml格式，需要转化为
beyond谚语·2023-02-01 09:44

NEU-Det使用PaddleDetection训练，部署模型转为ONNX格式

1.PaddleDetection模型导出为ONNX格式教程步骤一、导出PaddlePaddle部署模型pythontools/export_model.py-cconfigs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_voc_NEU.yml-oweights=output/yolov3_darknet53_270e_voc_NEU/model_final.pdparams--ou
AI&CV·2022-11-26 17:46
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