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本帖最后由 wcl86 于 2021-5-28 19:37 编辑
通过labview深度学习标注工具对样本进行标注，两类NG进行标注，标注完成后扩展样本数量级，以少量样本获得较好的标注训练结果。 药片的缺陷分为两种：一种是黑点，另一种是缺损，利用常规算法几乎无满足检出率和误判率的平衡，即：无法再同一种参数设定的情况下检出不同类型的缺陷，或者即使不会漏检***，但是会出现过多的虚警（假阳性），因此，利用深度学习的方式解决此类问题至关重要。
通过labview调用tensorflow实现常见通用模型：faster-rcnn，ssd，ssd-mobile等模型的训练和调用。
首先标注图像，然后生成csv文件，读取csv文件生成tfrecord文件，然后设置模型训练超参数，最后开始训练。训练10000步后的结束训练，保存模型。
以下是识别效果
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