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EnVision-Research / Defect_Spectrum

Defect Spectrum: A Granular Look of Large-Scale Defect Datasets with Rich Semantics [ECCV2024]
https://envision-research.github.io/Defect_Spectrum/
Apache License 2.0
79 stars 8 forks source link

如何运行项目 #2

Open RealSuSeven opened 10 months ago

RealSuSeven commented 10 months ago

我好像没有读明白项目的start，没有找到什么sh脚本呀，这个项目到底该如何运行？数据集该怎么准备？

zhifeichen097 commented 2 months ago

您可以在/script这个folder下面找到分别的train_large.sh以及train_small.sh。数据集可以follow我们开源在我们主页Dataset中的格式。

cuiyong127 commented 1 month ago

请问是这里的数据格式吗？ https://huggingface.co/datasets/DefectSpectrum/Defect_Spectrum 好像不太对啊，代码里面需要的是这样的 self.image_paths = sorted(get_first_five_images(dir+'/test', num_images)) print("image paths ", self.image_paths) self.mask_paths = sorted(get_first_five_images(dir+'/converted_ground_truth', num_images))

fhxsa commented 1 month ago

image 请问这个“/converted_ground_truth”下的mask具体是什么什么格式，如何从0或255的mask转换得来

fhxsa commented 1 month ago

image 请问这个“/converted_ground_truth”下的mask具体是什么什么格式，如何从0或255的mask转换得来

zhifeichen097 commented 1 month ago

您好，“/converted_ground_truth”内的mask是由[0, num_of_defects]组成，举个例子：如果一个胶囊有三个不同种类的defects，对应的mask我们用三种不同的颜色来表征，比方说用红色表示crack，用蓝色表示squeeze，用绿色表示poke，对于converted_ground_truth来说，您可以把这三种不同种类的defects用[1，2，3]来表示，对于background可以用0，也可以用-1。因为converted_ground_truth都被转成了defect的index，所以visualize的时候您需要用同样的算法将其inverse到rgb domain。