https://github.com/sadevans/wpdd

Система компьютерного зрения для поиска дефектов паллетов
https://github.com/sadevans/wpdd

mobilenetv2 vit yolo

Last synced: 3 months ago
JSON representation

Система компьютерного зрения для поиска дефектов паллетов

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/sadevans/wpdd
• Owner: sadevans
• Created: 2024-09-05T08:16:11.000Z (9 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-09-13T08:20:28.000Z (9 months ago)
• Last Synced: 2025-01-19T00:46:08.439Z (5 months ago)
• Topics: mobilenetv2, vit, yolo
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 58.6 KB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
# WPDD (Wood Pallete Defect Detection System) - Система компьютерного зрения для поиска дефектов паллетов

## Репозиторий модели

Основной репозиторий проекта можно найти [тут](https://github.com/sadevans/BackWPDD).

### Используемые датасеты

- [Распознавание дефектов дерева (Large Scale Image Dataset of Wood Surface Defects)](https://www.kaggle.com/datasets/nomihsa965/large-scale-image-dataset-of-wood-surface-defects)

- [Распознавание паллет (pallet detection Computer Vision Project)](https://universe.roboflow.com/sundharesan-kumaresan/pallet-detection-ith6b)

- [Распознавание паллет (Computer Vision Project)]([https://universe.roboflow.com/sundharesan-kumaresan/pallet-detection-ith6b](https://universe.roboflow.com/palette/x-nbtav))

- [Самостоятельно собранный датасет + разметка](https://drive.google.com/drive/folders/1Z_Monpry0OlOtElsb2btXsvmj8nBJ3dB)

### Обученные модели

- [Модель детекции паллетов [YOLO]](https://drive.google.com/file/d/140vZOeVYqT5y5fGa84zMY_yNspFjeOwy/view?usp=sharing)

  ![изображение](https://github.com/user-attachments/assets/61b383c1-992b-4c36-92c1-b770fb39156d)

- [Модель детекции паллетов и дефектов паллетов [YOLO]](https://drive.google.com/file/d/1XsLvJ6dbJ4yyBbTFzl66V1UQbWQCSlKt/view?usp=sharing)

  ![изображение](https://github.com/user-attachments/assets/63b469b3-713e-4a85-96e5-39924ba6b400)

- [Модель детекции дефектов дерева [YOLO]](https://drive.google.com/file/d/10xUTNNiiNtDDcTXJC0v6w7nTDt6EmThU/view?usp=sharing)

  ![изображение](https://github.com/user-attachments/assets/138e8bd9-733e-4e69-9c39-906209f598c1)

- [Модель классификации паллетов (в пленке / не в пленке) [MobileNetV2]](https://drive.google.com/file/d/1ZVC8dSctN0Y13qOBmPS7XZXf268Ze-FU/view?usp=sharing)

- [Модель классификации паллетов сбоку (заменить / не заменить) [ViT]](https://drive.google.com/file/d/1US2OXAzxvxiCNdqhHjbYOpCFdihkOqPj/view?usp=sharing)

- [Модель классификации паллетов снизу (заменить / не заменить) [ViT]](https://drive.google.com/file/d/1hRHMrUeWchxfvrNhMT_qEDqU1OLNAlHO/view?usp=sharing)

- [Модель детекции дефектов паллетов сбоку [YOLO]](https://drive.google.com/file/d/17WWpEjuxjfr29ru71TE-s26lF9ykZK3D/view?usp=sharing)

  ![изображение](https://github.com/user-attachments/assets/06a63f40-2740-4aff-9ab2-03aaf9b52542)

- [Модель детекции дефектов паллетов снизу [YOLO]](https://drive.google.com/file/d/10SHS0pPYIl-_06InC66tfN99uVbYNHAW/view?usp=sharing)

  ![изображение](https://github.com/user-attachments/assets/92f69bef-cda2-40a6-9502-51cde9948db6)

### Примеры тестирования моделей на данных X5

![0514270a-20240910_105614](https://github.com/user-attachments/assets/98346a65-e0c8-45b9-bda2-ab78c1ea36e9)

![изображение](https://github.com/user-attachments/assets/902060cd-c3f3-4659-a194-744c3dce7eff)

![8c2cbdbc-20240910_101210](https://github.com/user-attachments/assets/2d3d5f66-c013-4ed5-a224-aa9cf41cb0e6)

![e33db34d-20240910_104551](https://github.com/user-attachments/assets/b9dc0352-c8cd-4735-92fa-e2ae04ccb87b)

### Файловая архитектура проекта

  ```

  .

  ├── dataset_preparation_scripts

  |   ├── crop_objects.py

  |

  ├── jupyter_notebooks

  |   ├──wood_defects.ipynb

  |

  ├── pallet_processing

  |   ├──config

  |   |   |──__init__.py

  |   |   |──inference_config.py

  |   ├──models

  |   |   |──__init__.py

  |   |   |──MobileNetV2MembraneModel.py

  |   |   |──VitPalletModel.py

  |   ├──.env

  |   ├──__init__.py

  |   ├──full_model_inference.py

  |   ├──pipeline.py

  |   ├──settings.py

  ├──train_scripts

  |   ├──MobileNetV2

  |   |   ├──train_mobilenetv2_classifier.py

  |   ├──ViT

  |   |   ├──train_vit_classifier.py

  |   |   ├──inference_vit.py

  |   |_YOLO

  |   |   ├──train_yolo.py

  ├──.gitignore

  ├──README.md

  ├──download_models.py

  ├──setup.py

  ├──requirements.txt

  ```

Описание элементов файловой системы:

- `dataset_preparation_scripts` - директория, в которой находятся файлы подготовки датасета дефектов паллетов.

- `jupyter_notebooks` - директория, в которой находятся файлы формата Jupyter Notebook с обучением моделей.

- `pallet_processing` - python-package для работы с pipeline обработки изображения паллета.

- `pallet_processing/config` - python-package с конфигурациями.

- `pallet_processing/models` - python-package с инициализациями моделей.

- `pallet_processing/full_model_inference.py` - ключевой файл обработки моделей.

- `train_scripts` - директория, в которой находятся скрипты обучения моделей.