缺陷格式




### 关于磁瓦表面缺陷检测中的YOLOv格式数据标注要求 对于磁瓦表面缺陷检测,在应用YOLO系列模型时,特别是考虑到Zhang等人提出的改进措施[^1],数据标注的要求显得尤为重要。YOLOv格式的数据标注遵循特定的标准: #### 1. 图像文件命名规则 图像文件通常命名为`image_name.jpg`或其他常见图片扩展名。 #### 2. 标签文件格式 对应每张图像有一个`.txt`标签文件,其名称应与对应的图像文件相同(除了扩展名为.txt)。每个标签文件内含有一行或多行记录,每一行代表一个目标框及其属性。具体来说,一行的结构如下所示: ``` class_id center_x center_y width height ``` 其中, - `class_id`: 表示物体类别的索引号; - `center_x`, `center_y`: 缺陷中心点相对于整幅图宽度和高度的比例坐标; - `width`, `height`: 边界框宽高占整个图像尺寸比例; 这些数值均需归一化到0至1之间。 #### 3. 类别定义 根据给定的信息,如果仅涉及两类——即存在或不存在缺陷,则可以简单设置两个类别编号分别为0和1。然而,更常见的做法是依据具体的缺陷类型来划分更多细粒度的子类别,比如参照提供的Pascal VOC风格JSON配置文件所列举的不同种类缺陷[^3]。 ```json { "defect_type_1": 0, "defect_type_2": 1, ... } ``` 这种多分类方式有助于提高识别精度并更好地理解各类缺陷的特点。 #### 4. 特殊情况处理 当面对复杂场景下的瓷砖样本时,可能还会遇到带有模板图案的情况。此时应当特别注意区分实际存在的物理损伤与其他装饰性的纹理差异,确保不会误报正常花纹作为缺陷[^2]。
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