L1604620175-svg/Micro-crackDetection
GitHub: L1604620175-svg/Micro-crackDetection
一个基于深度学习的微裂纹检测学习项目，提供了数据处理、多版本训练策略及实验对比的完整代码。
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All project code is intended solely for personal learning purposes and not for commercial use. Feedback is welcome; please contact me if there is any copyright infringement so that I can modify or remove the content. The dataset is sourced from an engineering interview test at the Dongguan AI Research Institute.
setup_data.py为数据处理脚本包含数据格式从VOC到YOLO的转换、数据集的划分等;
train_v1.py为默认640x分辨率的训练脚本,碍于数据集规模,该训练策略的综合性能反而更好;
train_v3.py为第三个版本的训练策略脚本主要包括分辨率提高到960x、旋转5°、剪切2°、erasing减小到0.2等，出现了过拟合现象，根本原因在于数据集太少。
标签：Apex, YOLO, 人工智能, 凭据扫描, 机器学习, 模型训练, 用户模式Hook绕过, 目标检测, 计算机视觉, 逆向工具