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目录
1.钢铁缺陷数据集介绍
2.基于yolov5s的训练
2.1 Inception-MetaNeXtStage
2.2 DCNV3文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-433624.html
2.3 DCNV3+MetaNeXtStage文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-433624.html
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目录 1.工件缺陷数据集介绍 1.2数据集划分通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt 1.2 通过voc_label.py得到适合yolov8训练需要的 2.训练结果对比 2.1 华为诺亚2023极简的神经网络模型 VanillaNet---VanillaBlock助力检测，实现暴力涨点 2.2 MobileViTAttention助力小目标检测
摘要：本文介绍了一种基于深度学习的布匹缺陷检测系统的代码，采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果，能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的布匹缺陷。文章详细解释了YOLOv8算法的原理，并提供了相应的Python实现代码、训练数据集
基于计算机视觉的工业金属表面缺陷检测综述 (aas.net.cn) 计算机视觉检测技术(Automated optical inspection, AOI)[2]是一种以计算机视觉为基础, 通过自动光学系统获取检测目标图像, 运用算法进行分析决策, 判断目标是否符合检测规范的非接触式检测方法. 表面缺陷检测系统的基本原理
参考文献：基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展-赵朗月 此文章仅为作者阅读学习记录，如有错误欢迎指正交流，如果对你有帮助还望点赞支持，谢谢！ 给出了缺陷的定义、分类及缺陷检测的一般步骤，阐述传统方法、机器学习、深度学习，并比较和分析了优缺点。
目录 1.PCB数据集介绍 1.1 通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt 1.2 通过voc_label.py得到适合yolov5训练需要的 2.基于Yolov5 的PCB缺陷识别 2.1配置 pcb.yaml 2.2 修改yolov5s_pcb.yaml 2.3 超参数修改train.py 3.实验结果分析 3.1 CVPR 2023 BiFormer: 基于动态稀疏注意力构建高效金字塔
在前面的文章中已经详细介绍了在本机上安装YOLOv5的教程，安装YOLOv5可参考前面的文章YOLOv5训练自己的数据集(超详细)https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/118188085 目录 一、数据集介绍 二、构建训练数据集 1、先构建数据集文件
之前写过这个博客: 工业缺陷检测项目实战(二)——基于深度学习框架yolov5的钢铁表面缺陷检测 里面介绍了使用yolov5进行训练的步骤。今天我们一起学习利用qt将缺陷检测封装为一个系统。 首先看看效果： 我们运行，先可以看到登录界面： 如果密码和账号输入错误，会提示警
原论文链接-DCAM-Net: A Rapid Detection Network for Strip Steel Surface Defects Based on Deformable Convolution and Attention Mechanism | IEEE Journals Magazine | IEEE Xplore DCAM-Net: A Rapid Detection Network for Strip Steel Surface Defects Based on Deformable Convolution and Attention Mechanism（论文标题） 带钢 (the strip steel)表面缺陷检测
之前写过这个博客: 工业缺陷检测项目实战(二)——基于深度学习框架yolov5的钢铁表面缺陷检测 里面介绍了使用yolov5进行训练的步骤。今天我们一起学习利用qt将缺陷检测封装为一个系统。 首先看看效果： 我们运行，先可以看到登录界面： 如果密码和账号输入错误，会提示警
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地
