缺陷格式

最新推荐文章于 2022-10-12 22:24:55 发布
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缺陷报告格式学习
weixin_45063259的博客
08-18 988
关于缺陷报告的格式学习 缺陷报告中可包含缺陷ID、概要描述、发现人、发现时间、修复时间、所属版本、所属模块、缺陷状态、缺陷严重程度、修复优先级、详细描述、下一步处理人几部分。 缺陷ID 用来标识缺陷的字段，一般使用阿拉伯数字 注意 缺陷ID是不可重复使用的，即使当前编号的缺陷处于close状态或者因为需求的变更该缺陷已经不存在，该编号也不可复用 概要描述 简单描述缺陷的存在形式，便于研发人员推测缺陷的产生 发现人 指发现缺陷的人 注意 这里的发现人不一定是测试工程师，有可能是该项目的相关成
缺陷描述标准格式
大静子的博客
10-17 3777
缺陷描述规范： 缺陷主题：  缺陷位置+缺陷结果（在什么样的位置，什么样的条件下，产生了什么样的结果） 参数设置：  定位好缺陷类型，项目优先级，程序优先级，缺陷状态等缺陷管理工具的必填字段 详细描述： 1） 缺陷发生在哪里：[标准格式：在[XXX模块]—>[YYY子模块]下]； 2） 缺陷发生的步骤/条件：通过什么样的操作，进行了什么样步骤； 3） 缺陷发生的结果：出
软件缺陷（格式）
qq_41303537的博客
06-07 1024
一，缺陷的格式：1，缺陷ID：用来表示标识缺陷的字段，一般用阿拉伯数字表示。                    ID不能重复，删除也不重复。不可复用。2，概要描述：商品查询功能：输入关键字后结果显示乱码                    概括描述缺陷的表象和存在形式。便于开发推测产生原因。3，发现人：一般为测试工程师，或此项目相关的成员。开发，项目经理，甚至是客户。4，发现的时间：缺陷发现...
软件测试————缺陷格式
weixin_43436570的博客
10-21 337
缺陷报告和缺陷管理
weixin_45673108的博客
10-12 301
缺陷报告和缺陷管理
深度学习工业缺陷检测-19种缺陷检测数据集(含voc格式和yolo格式标签，YOLO系列算法直接使用).zip
03-21
深度学习工业缺陷检测-19种缺陷检测数据集(含voc格式和yolo格式标签，YOLO系列算法直接使用).zip 【数据集介绍】 1、数据集使用labelimg工具标注，标注精确无误，yolov5训练检测准确率达到98% 2、数据集缺陷划分的...
voc格式轮胎缺陷数据集训练集884张测试集46张
08-24
在深度学习领域，数据集是模型训练的基础，而“voc格式轮胎缺陷数据集”就是一个专为训练模型识别轮胎缺陷而设计的特定数据集。这个数据集分为训练集和测试集，其中训练集包含884张图片，测试集包含46张图片，总计...
YOLOv3绝缘子缺陷检测+VOC格式数据集
12-29
数据集是训练模型的基础，本项目提供的数据集应是按照PASCAL VOC格式组织的。PASCAL VOC（Visual Object Classes）是一个广泛使用的计算机视觉数据集，包含多个类别物体的标注图像，每个图像都有精确的边界框标注。...
目标检测焊接缺陷检测数据集6类2684张YOLO+VOC格式.zip
01-01
数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计：2684 Annotations文件夹中xml文件总计：2684 labels文件夹中txt文件总计：2684 标签种类数：6 ...
数据集排水管道缺陷检测数据集yolo+voc格式770张.zip
12-09
数据集介绍：数据集为大的排水管道图片，对其缺陷破损进行检测标注，标签为裂缝、破洞、障碍、干净4个标签。 数据集格式：VOC格式+YOLO格式 压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中...
struts-layout的缺陷之一
游弋在移动互联网的银狐999
06-18 2594
        这几天捣鼓了一下struts-layout这个TagLib，当然，因为应用的关系，只适用了其collection列表相关的部分，总体来说感觉是不错的，比如对分页和排序都提供了比较不错的解决方案，虽然现在对于sortType的支持还很局限。        但是，却依然也存在一些缺陷，让你不得不“重写一些方法，甚至覆盖一个完整的类来完善”，当然，这本身也是TagLib机制本身的缺陷之一
缺陷
civilizationV的博客
03-26 186
1、传参不明确
背景较差的表面污渍检测（局部阈值分割）
weixin_44490080的博客
08-10 4177
在背景较差的表面进行任何一种检测都是非常不理想的。不过话说回来人能分辨出来的东西代码也能，只不过怎么把原理提取出来。 今日在网上找到一案例： 好图： 坏图： 要求是检测右边的那些斑点。看似非常简单，立马就产生了思路，写的时候猛的发现这个视觉系统的打光不好，有强暗反射的偏差，以及它的背景影响太大。那么前面说过，人能轻松看出来的东西，代码也能。于是想，人判断某个区域的瑕疵是通过瑕疵所在...
软件测试——缺陷描述需要包含的要素
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
06-17 7770
测试活动中，对于发现的缺陷（Bug或者Defect）在进行描述时需要包含的要素如下描述： 缺陷ID 唯一的缺陷ID，可以根据该ID追踪缺陷 缺陷状态 一般情况下缺陷状态有：“打开/重新打开”、“待解决”、“不解决（拒绝）”、“已解决”、“已修复”、“延期修复”、“关闭”等。 对应的英文描述：Open/Reopen、un-solved、Won’t Fix、Resolved、Fixed、...
软件缺陷的格式及属性
追梦人的博客
10-18 4232
软件测试人员除了写出一份好的测试用例，还要通过这份测试用例发现软件的缺陷，以帮助开发人员纠正错误，达到提高软件质量的目的。 软件缺陷的定义是什么？  软件缺陷，通常被叫做Defect或者Bug，Issue。所谓软件缺陷，即计算机或程序中存在的某种破坏软件正常运行能力的问题、错误或者隐藏的功能缺陷。软件缺陷会导致软件产品在某种程度上不能满足用户的需要。IEEE729-1983对缺陷有一个标准的定
回转体零件表面缺陷检测的研究
chouwuyu4079的博客
03-21 744
一：基于图像处理的零件表面缺陷检测主要遇到的问题： （1）零件表面缺陷检测中以二维图像为研究对象，但对与三维物体来说，物体的颜色，形状，表面纹理等在二维图像中会发生变化。图像受照明系统，周围环境的影响也很大。 （2）不同的算法对同一副图像进行处理时，会产生不同的效果，各自有相应的优势以及存...
结合自己理解的缺陷检测
weixin_39800738的博客
08-05 645
缺陷检测在机器视觉中还是比较常见的，故查看了大神东城青年的博客，自己跟着做了一遍，效果达到了，也有些不明之处有待解决。不废话直接上代码： *图像采集 read_image (Image, 'C:/Users/LWJ/Desktop/AS_1/缺陷检测.jpg') get_image_size (Image, Width, Height) dev_close_window () dev_open_w...
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最新发布
08-12
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价值投资的经典指南：《证券分析》第六版解析
08-12
《证券分析》第六版是价值投资领域的经典之作，由本杰明·格雷厄姆和大卫·多德合著。本书不仅回顾了1934年首次出版时的理论框架，还结合现代金融市场进行了深入探讨。书中涵盖了从基本概念到具体应用的广泛内容，包括内在价值的概念、定量与定性分析、投资与投机的区别等。第六版新增了许多当代顶尖价值投资者的评论文章，为读者提供了宝贵的实际操作经验和市场洞见。此外，书中还详细讨论了固定收益投资、优先股和其他高级证券的选择标准，并强调了信息来源的重要性。通过对历史案例的分析，本书帮助读者理解如何在不确定的市场环境中做出明智的投资决策。
磁瓦表面缺陷yolov格式
02-02
### 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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