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在计算机视觉领域,目标检测发展迅速,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中,大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑,而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素,都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。

随着制造工艺越来越复杂,对于检测的准确性和稳定性要求越来越高,然而,由于知识点比较繁杂,无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学,只能依靠网上零散的资料学习,很难高效成长进步。


为此, 咕泡教育 现邀请到 「人工智能实战专家 - 唐宇迪博士」 ,专为深度学习的同学开设了 「深度学习缺陷检测实战篇」 ,课程将会从 环境配置 基础算法分析 实战讲解 三部分展开帮助学习背后根本原理。

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从理论基础到核心原理

集中精力各个击破!

01 名师陪你成长!

一门好的课程,除了从知识维度全面上考量,另一个就是讲师了。我们本次请到了 唐宇迪博士,人工智能专家 ,为大家讲述这门课程。

唐宇迪老师,专注机器学习与计算机视觉领域,在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验。

02 课程内容

上课时间: 6月15日-16日,每晚20:00-22:30

课程服务: 录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置

Day1 深度学习必备核心算法通俗解读

  1. 神经网络模型细节知识点分析.

  2. 神经网络模型整体架构解读.

  3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.

  4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.

Day2 深度学习缺陷检测实战

  1. 缺陷数据标注与数据集构建.

  2. YOLOV5模型训练全流程解读.

  3. 基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型.

  4. 如何快速进行论文实验分析与模板化建模.

注:本次训练营会PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在 6月16日 统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。

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名师助力 含金量高 提升专 业能力

粉丝优惠! 0.02元 !

福利较大,限前200名

03 三天你将收获

开放全部代码,课后复用方便高效

对于课程中涉及到的全部代码,我们将免费开放!

你可以用于 课后自查、复习巩固 ,甚至 复用于日后的业务 ,方便高效!

讲师带练,伴随式编程环境

你将获得伴随式的编程环境、讲师带练、运用科学的方法引导,帮你消化疑难知识点

同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一 线热门技术和行业经验,众多学员亲测有效 的一套技术提升方案,帮你摆脱迷茫,明确成长方向!

三位一体跟踪服务,项目实战驱动 , 深刻理解原理

只要报名,就能收获 讲师、助教、班班全程三位一体跟踪式服务 ,24H为你答疑解惑。

同时还有来自五湖四海的 大牛做同学,技术氛围浓厚 ,想不进步都难!

注意: 已整理到网盘 , 添加助理微信 , 报名课程后免费领取!
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名师助力 含金量高 提升专 业能力

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福利较大,限前200名

Q:课程内容具体有什么?

A:包括但不限于:缺陷检测实战应用及研究进展分析+名师1V1答疑+专业提升技巧

Q:报名方式是什么?

A:扫码添加助教微信,领取课程报名链接

在计算机视觉领域,目标检测发展迅速,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中,大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑,而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷...
一、 缺陷检测 综述 缺陷检测 是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷:凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚(在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测,有对应算子封装): 1.blob+特征 2.blob+差分+特征 3.光度立体 4.特征训练 5.测量拟合 6.频域+空间结合 二、频域+空间结合法 1、频域结合空......
缺陷检测 深度学习 算法 有很多,常见的有但不仅限于以下几个: 1. YOLO(You Only Look Once):一种实时目标检测 算法 ,可以快速预测图片中出现的缺陷及其位置。 2. Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network):一种基于 深度学习 的目标检测 算法 ,具有快速识别缺陷的优势。 3. SSD(Single Shot MultiBox Detector):一种基于 深度学习 的目标检测 算法 ,可以实时预测图片中出现的缺陷及其位置。 4. Mask R-CNN:一种基于 深度学习 的目标检测 算法 ,不仅可以预测缺陷的位置,还可以将缺陷分割出来,有很好的应用前景。 以上 算法 各有优缺点,选择合适的 算法 需要综合考虑实际场景、数据集等因素。