基于YOLOV5的钢材缺陷检测

数据和源码见文末

1.任务概述

        数据集使用的是东北大学收集的一个钢材缺陷检测数据集,需要检测出钢材表面的6种划痕。同时,数据集格式是VOC格式,需要进行转化,上传的源码中的数据集是经过转换格式的版本。

2.数据与标签配置方法

        在数据集目录下,train文件夹下有训练集数据及YOLO标签,valid文件夹下是验证集数据及YOLO标签。data.yaml是数据的配置文件,需要在训练和测试时进行指定。

 train目录

valid目录

        data.yaml是数据的配置文件,里面指定了训练集和验证集数据的目录,这里是使用的相对路径,如果容易报错的话,可以改为绝对路径。nc是类别数,names是类别名称。 

 3.标签转换脚本

        原始标注文件格式是vo

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/128993183