Surface-Defect-Detection 开源项目教程

最新推荐文章于 2024-08-08 08:31:07 发布

尹田凌Luke

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Surface-Defect-Detection 开源项目教程

Surface-Defect-Detection📈 目前最大的工业缺陷检测数据库及论文集 Constantly summarizing open source dataset and critical papers in the field of surface defect research which are of great importance. 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/su/Surface-Defect-Detection

1. 项目目录结构及介绍

此开源项目的目录结构如下：

Surface-Defect-Detection/
├── dataset/            # 存放数据集相关文件
│   ├── train/          # 训练数据
│   └── test/           # 测试数据
├── models/             # 模型定义文件
│   └── yolov3.py       # YOLOv3模型实现
├── tools/              # 辅助工具
│   ├── utils.py        # 公共函数库
│   ├── train.py        # 训练脚本
│   └── inference.py    # 推理脚本
├── config.yaml         # 配置文件
└── main.py              # 主入口文件

dataset 包含训练和测试所需的数据。
models 存放了YOLOv3模型的定义文件。
tools 中有用于训练和推理的脚本以及辅助工具。
config.yaml 是项目的主要配置文件，用于设置模型参数和运行环境。
main.py 是项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 文件是项目的主入口点，它的主要功能是加载配置，调用训练或推理的相关脚本。例如，它可以根据用户选择运行以下操作：

加载配置文件config.yaml。
调用train.py进行模型训练。
或者调用inference.py对预训练模型进行预测。

你可以通过修改main.py中的命令行参数来决定执行哪种任务。

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("-m", "--mode", choices=["train", "test"], default="train")
    args = parser.parse_args()

    if args.mode == "train":
        train(cfg)
    else:
        inference(cfg)

这里，-m 或 --mode 参数决定了是训练模式（"train"）还是测试模式（"test"）。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 文件包含了项目的关键配置，例如数据路径、模型参数、学习率等。下面是一些可能的配置项示例：

data:
  train_path: ./dataset/train
  val_path: ./dataset/test
  class_num: 2

model:
  backbone: Darknet
  anchors: [...]
  classes: [...]
  
optimizer:
  name: Adam
  lr: 0.001
  
trainer:
  epochs: 100
  batch_size: 8