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东北大学带钢表面缺陷数据集
东北大学带钢表面缺陷数据集
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东北大学带钢表面缺陷数据集
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东北大学热轧带钢表面缺陷数据集.7z
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东北大学钢铁表面缺陷数据集
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东北大学带钢缺陷分类数据集
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东北大学带钢缺陷分类数据集 开裂(crazing) 内含物(inclusion) 斑块(patches) 点蚀表面(pitted) 轧制氧化皮(rolled-in) 划痕(scratches) 经过数据增强处理，每个类别2400张，共计6个类别
东北大学钢带表面缺陷检测数据集（YOLO格式）
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可以直接适配YOLO网络的数据格式
钢材表面缺陷数据集NEU-DET
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带钢表面缺陷检测图像数据集
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带钢表面缺陷检测数据集，总共6种缺陷，分别为：crazing: 300 个文件，patches: 342 个文件，inclusion: 382 个文件，pitted_surface: 301 个文件，rolled-in_scale: 300 个文件，scratches: 300 个文件，标注为xml
UCI带钢缺陷数据集ZIP压缩包
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采用多分类器集成方法的带钢表面缺陷图像识别 (2012年)
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现有带钢表面缺陷在线识别系统中单个分类器对部分缺陷识别率不高,并且对训练样本依赖性较大;针对这一问题,提出了一种基于并行多分类器集成技术的带钢缺陷图像识别方法。该方法选择LVQ神经网络、RBF神经网络和支持向量机作为基分类器,应用加权投票法对基分类器进行集成,从而实现基分类器能力互补。实验表明,采用多分类器集成的带钢表面缺陷图像识别方法可以更准确地对带钢常出现的边缘锯齿、焊缝、夹杂、抬头纹等缺陷进
基于DenseNet的带钢表面缺陷智能识别系统研究.pdf
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带钢表面缺陷在线检测系统的设计 (2014年)
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"针对带钢表面缺陷人工检测方法效率低下的问题,设计了一套在线自动检测系统．首先,提出了带钢表面缺陷在线检测系统的总体设计方案,包括系统的硬件结构、软件结构以及图像采集系统．随后,着重研究了在线检测系统中所涉及的图像预处理方法、图像分割方法、特征提取选择和缺陷分类方法．通过缺陷区域频率域图像特征的提取和缺陷的人工神经网络分类,提高了分类结果的准确性．最后,采用常见缺陷的样本对该系统进行测试,实验结果
YOLO目标检测+带钢表面缺陷数据集已标注可以直接使用（1800张图像+对应已标注xml文件）.rar
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1、资源描述：YOLO目标检测+带钢表面缺陷数据集已标注可以直接使用（1800张图像+对应已标注xml文件）.rar 2、资源特点：数据质量高、标注框质量高，可以直接用于yolo目标检测 3、适用对象：计算机，电子信息工程、...
NEU-DET钢材表面缺陷数据集
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(钢材表面缺陷)数据集该数据集是东北大学宋克臣团队制作而成，是钢材表面缺陷数据集，共有1800张图片，包含六种类型：crazing、inclusion、patches、pitted_surface rolled-in_scale、scratches 数据说明 ...
钢材表面缺陷数据集（1200张训练集，600张验证集）
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此数据集为东北大学教授所创建的钢材表面缺陷数据集。并且以coco格式做好了数据集的划分，1200张训练集，600张验证集，对应的json文件也在里面
NEU-DET.zip
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FPGA图像处理在带钢表面缺陷视觉检测中的应用.pdf
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Gabor滤波器在带钢表面缺陷检测中的应用 (2010年)
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利用Gabor滤波器具有频率选择和方向选择的特性,将其应用在带钢表面缺陷检测系统中,不但能够去除噪声,而且能够把缺陷的纹理特征完整地保留下来。引入评价函数使缺陷图像和无缺陷图像的能量响应差别最大化,以确定最佳滤波器参数。基于最优的阈值函数得到二值化图像,并应用形态学分析方法去除二值图像上小的噪声,得到分割后的缺陷图像。实验结果验证了该方法的有效性。
版图分类法在带钢表面缺陷识别中的应用研究 (2010年)
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针对现有带钢表面缺陷模式识别分类器所用算法的不足，提出了一种新型的分类算法――版图法。该算法结构简单，在时间消耗较少的情况下，具有更高的识别精度和更好的适应性。类别众多、形态复杂、类别边界交叠的带钢表面缺陷图像分类实验所得结果令人满意。
带钢表面缺陷在线检测系统的图像滤波算法
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带钢表面缺陷在线检测系统的图像滤波算法，刘伟嵬，颜云辉，在冷轧带钢表面缺陷的在线检测过程中，带钢表面图像的滤波十分重要。一方面通过滤波可以消除数字图像中不必要的纹理背景信息，另
基于遗传算法的带钢表面缺陷特征降维优化选择
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关于模型逆向攻击和梯度攻击+源代码+文档说明+数据集
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本人本科毕业设计的代码 主要复现了关于模型逆向攻击和梯度攻击的两篇论文。先在通用的数据集上进行复现，之后在TE过程数据集和东北大学热轧带钢表面缺陷数据集上做了相关实验
NEU-DET.v1-neu-det11-29.yolov5pytorch.zip
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使用roboflow导出的yolov5的NEU-DET数据集（东北大学钢材表面缺陷检测数据集） --已经划分训练集、测试集和验证集 --无图像预处理与增强 --含有data.yaml文件，使用时注意修改data.yaml路径 --注意NEU-DET数据集中...
Surface-defect-Detection-dataset
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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： ...
自适应带钢表面缺陷图像边缘增强方 (2010年)
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针对带钢表面缺陷图像去噪后边缘模糊的问题，提出了一种基于邻域信息的自适应双倒数滤波方法。该方法结合邻域内像素的几何位置信息与灰度信息进行滤波，通过引入与边缘有关的梯度算子自适应调整几何位置信息中的距离，在图像灰度变化小的背景区域取较大的权值，增强图像的平滑效果，以达到去噪的目的；在图像灰度变化大的边缘处取较小的权值，以达到边缘增强的目的。实验结果分析表明，该方法去噪和边缘保持效果好。
无锌花热镀锌带钢表面锌流纹缺陷影响因素分析
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无锌花热镀锌带钢表面锌流纹缺陷影响因素分析，高兴昌 ，杨春雨，本钢2#热镀锌机组生产的产品为无锌花产品，产品定位在家电和汽车高端领域。自投产以来，表面锌流波纹缺陷成为影响产品质量和制约�
带钢表面缺陷图像小波融合方法 (2009年)
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采用两个CCD图像传感器在多种采集方式下获得不同缺陷图像，运用小波变换法对缺陷图像进行融合，结合带钢表面缺陷特征对融合算法和规则进行了探讨，并对融合后的缺陷图像质量进行评价。实验结果显示了小波融合方法的优越性，该方法能更全面、更准确、更大限度地获得缺陷图像信息，解决了单一CCD缺陷采集模式下存在的缺陷特征丢失问题，为后续的缺陷识别与分类提供有效、可靠的数据支持。
基于深度学习算法的带钢表面缺陷识别.pdf
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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4星 · 用户满意度95%
本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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5星 · 资源好评率100%
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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NEU surface defect database.zip
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NEU surface defect database
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