【源码】基于PaddleX框架的钢板缺陷检测

项目简介

本项目旨在实现钢板表面缺陷的自动检测与识别。借助语义分割方法，能对钢板上的缺陷进行精准定位和分类。项目采用PaddleX框架，它是基于PaddlePaddle深度学习平台的开发工具包，便于用户进行模型训练、评估和部署。

项目的主要特性和功能

1. 数据准备：提供6666张已标注数据，采用语义分割标注方式，且已按训练集、验证集和测试集比例划分。
2. 模型选择：选用UNET作为钢板缺陷检测的分割模型，在语义分割任务中性能良好。
3. 模型训练：通过PaddleX的API可便捷进行模型训练，并保存最佳模型。
4. 模型优化：提供模型优化方法，包括精度提升和速度优化。
5. 模型预测：用训练好的模型对输入的钢板图像进行预测，生成可视化分割结果。
6. 模型导出和部署：训练后的模型可导出成静态图模型，便于模型部署。

安装使用步骤

1. 安装PaddleX框架和相关依赖库。
2. 准备数据集，按项目要求将数据集放置在指定目录下。
3. 运行train.py文件开始训练模型。
4. （可选）运行val.py文件对模型进行评估。
5. （可选）运行infer.py文件使用模型进行预测，生成可视化的分割结果。
6. （可选）运行calc_fps.py计算预测速度。
7. （可选）使用PaddleX提供的C++ inference部署方案进行模型部署。

注意：使用过程中，需根据实际情况适当调整，如修改数据集路径、模型参数等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】