# defect_detect

**Repository Path**: warriorschampion/defect_detect

## Basic Information

- **Project Name**: defect_detect
- **Description**: yolo检测模板，包含训练脚本和推理脚本
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-13
- **Last Updated**: 2026-01-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 项目结构说明

- `img/` - 原始板材图像数据
- `jsons/` - 使用LabelMe标注的JSON格式标注文件
- `labels/` - 转换后的YOLO格式标签文件
- `dataset.yaml` - YOLO训练所需的数据集配置文件
- `detection_training` - 训练结果

## 运行说明
1. 使用LabelMe标注图像并保存到`jsons/`目录
2. 运行`json2yolo.py`转换标注格式
3. 运行`prepare_dataset.py`准备数据集
4. 运行`train.py`训练模型
5. 使用`predict.py`对新图像进行缺陷检测和分割