求织物缺陷数据集，用于yolov8

Question

需要用于目标检测的织物缺陷数据集，tilda，天池，fid，或者其他的包括自建的都可以，打过标的更好

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

回答： 问题描述：需要用于目标检测的织物缺陷数据集，要求包括打过标的，其中可选的数据集有 tilda、天池、fid 和自建的数据集。 解决方案：

1. tilda数据集介绍： tilda（Textile Defect Detection Benchmark）数据集是一个用于纺织品缺陷检测的高质量数据集，其中包含了600张高分辨率的纺织品图像。数据集中的每张图像都标注了织物中的各种缺陷，包括破洞、污点、色差等。数据集可以从官方网站上下载，同时也提供了Python代码和MATLAB代码进行数据集的读取和处理。 数据集下载地址：http://www.til-d.com/
2. 天池数据集介绍： 天池的织物瑕疵检测竞赛数据集包含了216张高分辨率的织物图像，其中包括正常和异常图像，异常图像包括6种不同类型的缺陷。数据集提供了标注文件，可以用于检测各种织物缺陷。 数据集下载地址：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=93749&lang=zh-cn
3. Fid数据集介绍： Fid是一个受欢迎的织物缺陷检测数据集，包含约1000张图像，其中包括正常和异常图像。该数据集中的所有图像均标注了缺陷区域，可以用于检测各种织物缺陷。 数据集下载地址：https://www.kaggle.com/crawford/fabric-defect-detection
4. 自建数据集： 可以通过自己搜集大量纺织品图像，并标注缺陷区域来构建自己的织物缺陷检测数据集。一般可以使用一些标注工具进行图像标注，如labelImg等工具。标注完成后，可以将数据集用于训练和评估目标检测模型。 案例：
5. 使用tilda数据集进行织物缺陷检测 import os import torch.utils.data from PIL import Image class TildaDataset(torch.utils.data.Dataset): def init(self, root, transforms=None): self.root = root self.transforms = transforms # 加载图像列表和标注列表 self.imgs = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "images")))) self.anns = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "annotations")))) def getitem(self, idx): # 读取图像和标注 img_path = os.path.join(self.root, "images", self.imgs[idx]) ann_path = os.path.join(self.root, "annotations", self.anns[idx]) img = Image.open(img_path).convert("RGB") ann = Image.open(ann_path) # 进行图像增强 if self.transforms is not None: img, ann = self.transforms(img, ann) # 返回图像和标注 return img, ann def len(self): return len(self.imgs)
6. 使用自建数据集进行织物缺陷检测 import os import torch.utils.data from PIL import Image class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def init(self, root, transforms=None): self.root = root self.transforms = transforms # 加载图像列表和标注列表 self.imgs = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "images")))) self.anns = list(sorted(os.listdir(os.path.join(root, "annotations")))) def getitem(self, idx): # 读取图像和标注 img_path = os.path.join(self.root, "images", self.imgs[idx]) ann_path = os.path.join(self.root, "annotations", self.anns[idx]) img = Image.open(img_path).convert("RGB") ann = Image.open(ann_path) # 进行图像增强 if self.transforms is not None: img, ann = self.transforms(img, ann) # 返回图像和标注 return img, ann def len(self): return len(self.imgs)

创建自定义数据集实例

custom_dataset = CustomDataset(root="/path/to/dataset")

创建数据加载器

custom_dataloader = torch.utils.data.DataLoader( custom_dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4 )