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Al_surface_defect_detection:我的天池大赛代码——铝材表面缺陷检测(阿里云持有)。 我的最终排名是 102972(前 0.3%)-源码
Alum_surface_defect_detection 这包括我天池比赛的代码: 。 (阿里巴巴公司持有) 比赛旨在利用计算机视觉技术帮助工人检查他们的铝表面产品是否有任何缺陷,如斑点、划痕等。 Season1(分类)排名:96/2972 我发现非常有用的: InceptionV4(pytorch) 合并投票(类似于装袋) 好的迭代步骤 一般般: 数据增强(水平翻转) 集成(Xception、Resnet50、InveptionV3) 降低我的测试帐户 所有其他增强。 特别是随机旋转(0~8,角度越大,acc越差)) Season2(本地化)排名:10/2972 我发现非常有用的: FasterRcnn&FPN(检测器) 更大的调整大小(maskrcnn 为 960,FasterRcnn 为 800) 投票 亚当而不是新元 降低门槛 一般般: Mask-Rcnn(
2021-09-29 14:56:13
5.9MB
Python
1
Rice seed defects dataset.rar
This data set contains seven kinds of rice seed defects: complete grains, mechanical damage grains, germination grains, unfilled grains, moldy grains, hulling grains, and immature grains.
2021-09-20 17:45:22
608.78MB
RICE
SEED
DEFECT
1
RetinaDetector:根据RetinaFace的目标检测方法,适用于人脸,缺陷,小目标,行人等-源码
视网膜检测物体检测器 介绍 RetinaDetector是基于RetinaFace修改过的检测方法的,原论文是一种实用的单级面部检测器,最初在 数据 如下组织数据集目录: data/retinaface/ train/ images/ label.txt val/ images/ label.txt test/ images/ label.txt 安装 安装具有GPU支持的MXNet。 如果使用基于DCN的主干,请从安装 Convolution V2运算符。 键入make来构建cxx工具。 训练 请检查train.py进行培训。 将rcnn/sample_config.py复制到rcnn/config.py 为了获得更好的训练效果,可针对性的修改一些参数,如下: config.TRA
2021-09-02 09:36:43
1.71MB
face-detection
face-alignment
defect-detection
Python
1
AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset AAU下水道缺陷点云数据集-数据集
使用真实数据和合成数据对点云的下水道缺陷进行分类。这是下水道和缺陷的3D数据的第一个公开可用的数据集。数据集的大部分由合成数据组成,而真实管道的点云是在丹麦奥尔堡大学的实验室环境中记录的。 AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset_datasets.txt testing_pointcloud_hdf5_real.h5 testing_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 training_pointcloud_hdf5_real.h5 training_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset_datasets.zip
2021-08-26 12:28:29
185.15MB
数据集
1
motor-defect-detector-python:预测制造设备电机的性能问题。 对发现的问题执行本地或云分析,然后在用户界面上显示数据以确定何时可能出现故障-源码
电机缺陷检测仪 细节 目标操作系统: Ubuntu * 16.04 LTS 程式语言 Python 完成时间: 30分钟 它能做什么 制造设备的监视对于任何工业过程都是至关重要的。 有时至关重要的是,必须实时监视设备的故障和异常,以防止损坏并将设备行为故障与生产线问题相关联。 故障检测是预测性维护的先兆。 本参考实现涵盖FFT,逻辑回归,K均值聚类,GMM的基本实现。 它还显示了FFT在机器振动数据特征工程中的帮助。 这个怎么运作 从最基本的(FFT)到最复杂的(高斯混合模型),有几种方法不需要训练神经网络就能检测到故障。 它们的优点是可以在不同的数据流上进行较小的修改就可以重复使用,并且不需要大量已知的先前分类的数据(与神经网络不同)。 实际上,其中一些方法可用于对数据进行分类,以训练DNN。 要求 硬体需求 经过测试 软件需求 Ubuntu * 16.04 带有以下库的Py
2021-07-19 17:32:17
2.47MB
machine-learning
real-time
video
computer-vision
1
Magnetic-tile-defect-datasets.:即将发表的论文“磁砖表面缺陷的显着性”的数据集
这是“磁砖表面缺陷的显着性”论文的数据集。收集了6种常见磁砖缺陷的图像,并标记了它们的像素级地面真相。 图1.我们的数据集概述。 欢迎使用我们的数据集。 如果在您的研究中使用它,请引用我们的论文。 可以在用于表面缺陷显着性检测的工具箱。 其中有我们的MCue和其他14个显着性检测模型。 如有任何疑问,请通过以下方式与我联系
2021-07-19 16:59:20
50.55MB
附件源码
文章源码
1
LCD-Module-Process-Mura-Defect-Detection.zip
附件为显示器上点状、带状等不同形态的mura视觉检测算法,主要采用了LOG滤波器对缺陷图像进行了处理,附件内有文档说明如何针对缺陷设计滤波器,希望对大家有所启发。
2021-07-16 19:02:50
1.78MB
机器视觉
图像处理
缺陷检测
滤波器
1
软件缺陷预测CK数据集
包括15个项目的CK数据集,包括15个项目的CK数据集包括15个项目的CK数据集包括15个项目的CK数据集
2021-07-06 07:51:51
174KB
dataset
of
software
defect
1
Surface-defect-Detection-dataset
Surface-defect-Detection-dataset 读研期间遇到的一些缺陷检测的图像,在此做一个表面缺陷数据集汇总,**感谢加星!**可从CSDN阅读: 1、德国DAGM 2007的数据集 总共十类图像,有训练集和测试集,部分样例如下: 数据官方网址: 网盘下载: 链接: 提取码:47jo 2、钢材表面缺陷 这个数据集是东北大学一个老师收集的,分为三个数据集: 官方网址: ,数据官方网站中也给出了最近几年使用此数据集发表的paper。部分样例如下: 3、KTH-TIPS database 重复背景纹理数据集,样例图片如下,官方网址: 网盘下载链接: 数据集1: 数据集2: 4、磁瓦缺陷的数据集 中科院自动化所一个课题组收集的数据,官方链接登录失败,只能从github链接:. 该数据集总共包含1344张图像,对磁瓦的感兴趣区域 (ROI) 进行了裁剪。共包含6类图片 (5类缺陷
2021-06-29 14:09:29
3.02MB
附件源码
文章源码
1
Segmentation-Based DL Approach for Surface-Defect Detection论文和实现
1. 基于pytorch实现的代码,GPU版(cpu也能跑,但是会out of memory); 2. 包含所用的数据集KolektorSDD电子转换器表面裂痕的图片,论文原文和代码(训练好的模型大于1G了...csdn的资源大小限制,不能上传,如果有需要请留言); (抱歉,我前段时间整理资料的时候误放了,最近我再找找,如果找到了我会传到网盘,然后把链接贴到这里。大家先不要浪费积分下载了) 3. 关于本资源的具体介绍可参考我的博文
2021-03-12 14:20:00
105.43MB
KolektorSDD
pytorch实现
Segmentation-Bas
1
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