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银耳缺陷数据集

缺陷可由以下情况各种组合 标记起来棘手

  • m :霉
  • l :烂
  • b:黑
  • q:切伤
  • g:根部
  • n:粘附
    w , h 小于0.04%算小目标了

e1 (功能上一定要识别出来的,不好标记,就标记了几个)

  • 极易区分的缺陷部分

e-m (AP .95)

  • 白块 (叶片白块化,单片、多片:伴有塌陷)
  • 长毛(白毛、绿毛)
  • 霉变:烂掉的霉变,烂绿
  • 霉变:菇头变霉变,黄绿

e-b

  • 纯粹胡须:一小撮、一片(通常环形分布) (面积不大没事)

e-b-l

  • 胡须加四周异常色:有点烂的颜色 (面积不大没事)

e-l (需要再细分,AP.27)

  • 小面积轻度烂面,发油偏向褐色
  • 大面积轻度烂面,发油面积大

e-l-q

  • 因烂面被切掉的

e-l-n

  • 轻度烂面+粘连污物

e-l-bb

  • 重度烂面(褐色、黑褐色)

e-l-g

  • 根部四周 e-l

e-n (数据太少)

  • 清洗后粘上尘土
  • 碰到烤箱壁后的

err

  • 不顺眼的:颜色不行
  • 其他类别也有被归为此类的

e-s 绳子(样本很少)

e-f (数据太少)

  • 被压扁的

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If you use this dataset in a research paper, please cite it using the following BibTeX:

@misc{ ye_dataset,
    title = { ye Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { jiangzhen },
    howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/jiangzhen-sn4hu/ye } },
    url = { https://universe.roboflow.com/jiangzhen-sn4hu/ye },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
    year = { 2022 },
    month = { sep },
    note = { visited on 2022-10-03 },
}

Source

jiangzhen

Last Updated

8 days ago

Project Type

Object Detection

Subject

ye

Classes

e-b, e-b-l, e-f, e-l, e-l-b, e-l-g, e-l-n, e-l-q, e-m, e-n, e-p, e1, err

License

CC BY 4.0