基于机器视觉的缺陷检测

前言
本篇博客为博主毕设的一部分，此部分主要解决海上船舶目标实时分类检测。在Tensorflow的环境下，采用YOLOv3（keras）算法，最终mAP可达到95.66%&

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet，还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN

文件目录
数据集下载：https://www.cityscapes-dataset.com/downloads/ 下载 leftImg8bit_trainvaltest.zip 和 gtFine_trainvaltest.zi

将yolov4预测结果保存为json文件
如果代码是用mmdetection框架写的，转化部分的代码不需要自己来写，mmdetection自带的脚本可以把预测结果转为json文件。 只需运行python tools