在創(chuàng)建瑕疵檢測數據集時，數據的分割與劃分是關鍵的步驟，以下是具體的方法和步驟：
1. 數據預處理：
將不同種類的圖片分割成指定大小，這是為了建立統(tǒng)一規(guī)格的訓練數據集，便于后續(xù)模型的處理和訓練。
數據可能需要轉化為特定的格式，如VOC或COCO格式，以便于后續(xù)的模型訓練和標注。
2. 數據標注：
使用標注工具（如roLabelImg）對圖片中的瑕疵位置進行標注，生成xml或其他格式的標注文件。
這些標注文件將用于訓練模型，使其能夠識別和定位瑕疵。
3. 數據集劃分：
將數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集。訓練集用于訓練模型，驗證集用于調整模型參數和驗證模型性能，測試集用于最終評估模型效果。
數據集的劃分比例可以根據具體需求和數據集大小來確定，常見的劃分比例為7:2:1或8:1:1等。
4. 數據擴充：
如果數據集較小，可以通過數據擴充的方法來增加數據集的多樣性和數量，如旋轉、縮放、翻轉等圖像處理技術。
數據擴充有助于提高模型的泛化能力和魯棒性。
5. 考慮標注方式和標簽類別：
根據瑕疵檢測的具體需求，選擇合適的標注方式和標簽類別。例如，對于多標簽分割與檢測任務，需要明確標注出不同瑕疵類型的標簽。
標注方式和標簽類別的選擇將直接影響后續(xù)模型的設計和訓練策略。
創(chuàng)建瑕疵檢測數據集時，需要進行數據預處理、數據標注、數據集劃分、數據擴充以及考慮標注方式和標簽類別等步驟。這些步驟是確保數據集質量和后續(xù)模型訓練效果的關鍵。
