概况

使用了KolektorSDD2数据集进行训练和测试(在同一个数据集)

数据集情况介绍

数据集本身

KolektorSDD2是一个专注于表面缺陷检测的数据集, 分为测试集和训练集两个部分 图片大小统一为231x636(长条形)

• 训练集: 246张有缺陷图像 2085张无缺陷图像
• 测试集: 110张有缺陷图像 894张无缺陷图像

一个正常样本的原始图片

一个正常样本的GT(看得出来是全黑的)

一个异常样本的原始图片

一个异常样本的GT(白色部分是缺陷部分)

数据集原始论文的简单总结

滑动查看

MMR模型用这个数据集的训练结果展示和分析

训练所使用的参数

• epoch:200
• warm up epoch:50
• lr(学习率):0.001
• batch size:64
• gpu: GeForce RTX 3090 x1

训练过程的loss变化(交互图)

训练完成后用测试集进行测试的结果

结果展示

总结: 发现一个问题 对于比较小的缺陷 检测精度比较低 常常无法检测 需要对模型进行改造