织物布匹疵点检测数据集，布匹缺陷检测数据集标注工具：LabelImg 数量：已标注1084张(5类）；未标注：2000余张

织物疵点检测数据集，布匹缺陷检测数据集标注工具：LabelImg 数量：已标注1084张(5类）；未标注：2000余张简介：织物疵点检测是一种基于计算机视觉技术的自动化检测方法，旨在通过对织物图像进行分析和处理，实现对织物疵点的自动检测和分类。目前，织物疵点检测主要采用机器学习、深度学习等人工智能技术，结合大量的标记数据进行训练和优化，以提高检测准确率和效率。在织物疵点检测中，常见的疵点类型包括：断经、断纬、缩纬、缩经、擦伤、污渍、错纱、错花、跳花等等。针对不同类型的疵点，需要采用不同的算法和模型进行识别和分类。应用领域：纺织品生产、纺织品质检、纺织品贸易、纺织品回收利用等场景

织物疵点检测数据集介绍

数据集名称

织物疵点检测数据集 (Fabric Defect Detection Dataset)

数据集概述

该数据集是一个专门用于训练和评估织物疵点检测模型的数据集。数据集包含约3084张图像，其中1084张已经标注了5类常见的织物疵点，剩余2000余张未标注。这些图像涵盖了多种类型的织物及其在不同环境下的状态，适用于基于深度学习的目标检测任务。通过这个数据集，可以训练出能够在复杂环境中准确检测和分类织物疵点的模型，从而帮助进行纺织品生产、质检、贸易及回收利用等应用。

数据集特点

高质量图像：数据集中的图像具有高分辨率，能够提供丰富的细节信息，特别适合织物疵点特征分析。
带标注：已标注的1084张图像都有详细的标注信息，包括疵点的位置和大小。
LabelImg标注工具：使用LabelImg进行标注，生成Pascal VOC格式的XML文件。
多类别缺陷：包含5类常见的织物疵点，适用于复杂的缺陷分类任务。
实际应用场景：适用于需要精确检测织物疵点的场景，如纺织品生产线上的自动检测系统、质量检验系统等。

数据集结构

fabric_defect_detection_dataset/
├── images/                            # 图像文件
│   ├── 00001.jpg                      # 示例图像
│   ├── 00002.jpg
│   └── ...
├── annotations/                       # Pascal VOC格式标注文件
│   ├── 00001.xml                      # 示例VOC标注文件
│   ├── 00002.xml
│   └── ...
├── data.yaml                          # 类别描述文件
├── README.md                          # 数据集说明
└── model/                             # 预训练模型文件夹（可选）└── fabric_defect_detection_model.pt  # 预训练模型（如果有的话）

数据集内容

images/
- 功能：存放图像文件。
- 内容：
  - 00001.jpg：示例图像。
  - 00002.jpg：另一张图像。
  - ...
annotations/
- 功能：存放Pascal VOC格式的XML标注文件。
- 内容：
  - 00001.xml：示例VOC标注文件。
  - 00002.xml：另一张图像的VOC标注文件。
  - ...

data.yaml

功能：定义数据集的类别和其他相关信息。

内容：

train: fabric_defect_detection_dataset/images
val: fabric_defect_detection_dataset/images
nc: 5
names: ['break_weft', 'break_warp', 'shrink_weft', 'shrink_warp', 'scratch']  # 断纬, 断经, 缩纬, 缩经, 擦伤

README.md
- 功能：数据集的详细说明文档。
- 内容：
  - 数据集的来源和用途。
  - 数据集的结构和内容。
  - 如何使用数据集进行模型训练和评估。
  - 其他注意事项和建议。
model/（可选）
- 功能：存放预训练模型文件。
- 内容：
  - fabric_defect_detection_model.pt：预训练的模型文件（如果有的话）。

数据集统计

总图像数量：约3084张
- 已标注图像：1084张
- 未标注图像：2000余张
类别：5类

类别列表：
- break_weft（断纬）
- break_warp（断经）
- shrink_weft（缩纬）
- shrink_warp（缩经）
- scratch（擦伤）

使用说明

环境准备：确保安装了常用的深度学习库，例如torch, torchvision, numpy等。
数据集路径设置：将数据集解压到项目目录下，并确保路径正确。
加载预训练模型：如果有预训练模型，可以直接加载并对其进行微调或直接使用。
数据增强：可以通过随机翻转、旋转等方法增加数据多样性，提高模型鲁棒性。
超参数调整：根据实际情况调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳训练效果。
硬件要求：建议使用GPU进行训练和推理，以加快处理速度。如果没有足够的计算资源，可以考虑使用云服务提供商的GPU实例。
类别平衡：检查并处理样本不平衡问题，例如通过过采样或欠采样方法。

将VOC格式转换为YOLO格式

为了使YOLO模型可以直接使用该数据集，我们需要将Pascal VOC格式的标注文件转换为YOLO格式的TXT文件。以下是一个Python脚本示例，用于完成这一转换：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Imagedef convert_voc_to_yolo(voc_path, yolo_path, classes):with open(voc_path, 'r') as f:tree = ET.parse(f)root = tree.getroot()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):difficult = obj.find('difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text))bb = convert((w, h), b)with open(yolo_path, 'a') as out_file:out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')def convert(size, box):dw = 1. / size[0]dh = 1. / size[1]x = (box[0] + box[1]) / 2.0y = (box[2] + box[3]) / 2.0w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn (x, y, w, h)# 定义类别
classes = ['break_weft', 'break_warp', 'shrink_weft', 'shrink_warp', 'scratch']# 转换整个数据集
voc_dir = 'path/to/fabric_defect_detection_dataset/annotations'
yolo_dir = 'path/to/fabric_defect_detection_dataset/labels'if not os.path.exists(yolo_dir):os.makedirs(yolo_dir)for filename in os.listdir(voc_dir):if filename.endswith('.xml'):voc_path = os.path.join(voc_dir, filename)yolo_path = os.path.join(yolo_dir, filename.replace('.xml', '.txt'))convert_voc_to_yolo(voc_path, yolo_path, classes)

训练和评估模型

一旦数据集被转换为YOLO格式，你可以使用YOLOv5或其他YOLO系列模型进行训练和评估。以下是使用YOLOv5的示例代码：

首先，确保你已经安装了YOLOv5的相关依赖。你可以通过以下命令安装YOLOv5：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

接下来是训练和评估模型的Python代码示例：

import torch
from pathlib import Path
import yaml# 定义数据集配置文件路径
data_yaml = 'path/to/fabric_defect_detection_dataset/data.yaml'# 读取数据集配置
with open(data_yaml, 'r') as f:data_config = yaml.safe_load(f)# 设置YOLOv5的训练参数
hyp = 'yolov5/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml'  # 超参数配置文件
epochs = 100  # 训练轮数
batch_size = 8  # 批大小
imgsz = 640  # 输入图像大小
workers = 4  # 工作线程数# 训练命令
train_command = f"python train.py --img {imgsz} --batch {batch_size} --epochs {epochs} --data {data_yaml} --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name fabric_defect_detection --workers {workers} --hyp {hyp}"# 运行训练
!{train_command}# 模型保存路径
model_path = 'runs/train/fabric_defect_detection/weights/best.pt'# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path)# 评估模型
val_command = f"python val.py --data {data_yaml} --weights {model_path} --img {imgsz} --batch-size {batch_size} --task test"# 运行评估
!{val_command}