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h5网站开发案例,网站制作报价,网站建设与规划周志总结,服装网站推广方案在前两篇博文中,我使用Win11+docker配置了anomalib,并成功的调用了GPU运行了示例程序。这次我准备使用anomalib训练我自己的数据集。 数据集是我在工作中收集到的火腿肠缺陷数据,与MVTec等数据不同,我的火腿肠数据来源于多台设备和多个品种,因此,它们表面的纹理与颜色差异…

        在前两篇博文中,我使用Win11+docker配置了anomalib,并成功的调用了GPU运行了示例程序。这次我准备使用anomalib训练我自己的数据集。

        数据集是我在工作中收集到的火腿肠缺陷数据,与MVTec等数据不同,我的火腿肠数据来源于多台设备和多个品种,因此,它们表面的纹理与颜色差异以及不同设备间的成像质量差异要远大于标准数据集,使得检测变得更难了。

        我的合格品图像如下图:     

        我的缺陷品图像如下图:

        为了训练这个数据集,我首先将图像拷贝到docker中。使用以下代码可以将本机的文件复制到docker容器。

docker cp path/src 镜像名称:path/dst

        这里需要注意的是,我们在docker 中克隆的anomalib代码是在workspace文件夹中的,copy数据集的时候记得加上这一级文件路径。我的路径是workspace\anomalib\datasets\JY

        接下来,按照docker文档的提示,

http://www.hkea.cn/news/491873/

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