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基于Faster RCNN时间钢铁表面的缺陷检测

TD程序员 2024-09-07 00:01:02
简介基于Faster RCNN时间钢铁表面的缺陷检测

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，我们将使用 PyTorch 库训练 Faster RCNN 对象检测模型。

图 1. 钢材表面缺陷检测的输出。

在这样做的同时，我们将分析不同的 Faster RCNN 对象检测模型如何解决钢表面缺陷检测问题。我们在本文中的主要目标是检查在我们将在钢表面缺陷检测数据集上训练的所有模型中哪个模型的 mAP 最高。此外，分析性能最好的模型有多大（参数）也很重要。

风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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