一步一步介绍如何基于 YOLO-NAS 训练钢铁表面的缺陷的数据集+目标检测的代码实现

        目标检测在许多行业中都有许多实际应用。大多数时候，在工业环境中，物体检测目标很小。因此，有效地训练目标检测模型变得非常困难。其中一个问题是
钢材表面缺陷检测。即使使用深度学习，也很难高精度地解决问题。在本文中将详细讲述基于 YOLO-NAS 实现钢铁表面的缺陷检测。

第一步：安装

注意：安装完成后（可能需要几分钟），您需要在安装完成后重新启动运行时。
pip install super-gradients==3.1.0
这是一个“一体化”的深度学习训练库，用于计算机视觉模型

第二步：导入库
import os from pathlib import Path from typing import Dict, Union import
xml.etree.ElementTree as ET import requests import torch from PIL import Image
from super_gradients.training import Trainer, dataloaders, models from
super_gradients.training.dataloaders.dataloaders import (
coco_detection_yolo_format_train, coco_detection_yolo_format_val ) from
super_gradients.training.losses import PPYoloELoss from
super_gradients.training.metrics import DetectionMetrics_050 from super_

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