阿杜的博客

利用txt文件划分训练集、测试集与验证集在基于深度学习的目标检测任务中，往往需要将数据图片划分成训练集、验证集与测试集，在此记录一种笨办法，各位大佬可忽略。第一步，先将原jpg数据图片与标签txt文件分别存放在一个文件夹内，如下图：然后将以下代码编辑在一个py文件内，eg:data_class.py:# 将一个文件夹下数据按比例分在三个文件夹下import osimport randomimport shutilfrom shutil import copy2datadir_norm

在做基于深度学习的目标检测时，对数据图片标记时出现了一些问题，特此记录一下。在对数据图片的目标标记时，有很多的标记工具，而我钟爱LabelIMG这一工具。在此附上github链接：https://github.com/tzutalin/labelImg。可看到相关的说明。本人是在Ubuntu20.04的系统上下载的该工具。下载解压以后按照如下命令即可打开该工具。sudo apt-get install pyqt5-dev-toolssudo pip3 install -r requiremen.

《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》学习心得前段时间完成了《基于图像的零部件缺陷识别系统设计》毕业课程设计，过程中收获了很多，老师也分享了很多论文，在此记录一下学习的收获。本文的论文引用：陶显, 侯伟, 徐德. 基于深度学习的表面缺陷检测方法综述. 自动化学报, 2021, 47(5): 1017−1034 doi: 10.16383/j.aas.c190811文章链接：http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c19081