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ShuaiLYU/baseline_segment_Resunet_pytorch

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一个缺陷分割的baseline(缺陷检测, 语义分割)

数据集

  1. Weakly Supervised Learning for Industrial Optical Inspection(https://hci.iwr.uni-heidelberg.de/node/3616) 这个链接中有10个不同的数据集,我们对2,4,8,10进行了像素级别标注,数据集和像素标注放在下面的百度网盘链接中: 链接:https://pan.baidu.com/s/1fkmUTPH0Di8p2C7A8P0fbg 提取码:tpnb (使用请注明数据来源:本仓库地址)

  2. 参考本仓库配置自己的数据集。

实现功能

  1. 数据读取
  2. loss 可视化(tensorboard)
  3. metrics(缺陷的iou 和 pa)
  4. 训练过程中保存预测结果
  5. 参数结构化管理
  6. 通过将残差网络作为编码器,改进UNet (improving the unet by using the resnet as the encoder)

visualization:

分割结果:

1.输入图像 2.像素标注 3.分割结果 1

2

3

损失曲线:

step_loss

训练集IOU:

iou_train

验证集IOU:

iou_valid

About

a baseline for defect segmentation

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