YOLOv5、YOLOv8实战系列：NEU钢材缺陷检测精度提升☆☆
本文记录的是YOLOV5的实战笔记，是一个用yolov5检测钢材表面缺陷的实战案例。
主要分为以下几个步骤：
- 将原始标签xml文件数据处理成yolo要求的txt格式。为了公平测试，对每类进行均分，训练240张，训练30张，测试30张张。只划分了训练和测试两部分。
NEU数据集
下载方式：
已上传百度网盘：链接
训练
训练参数及配置
CPU：i9-12900KF
GPU：RTX3080Ti
CUDA：11.1
pytorch：1.8.3
训练参数：epoch=200 imgz=224
另外，
