[OpenR8 解决方案] Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-Caffe-Defect-Detection (使用 Caffe 及 SSD512 进行PCB 深度学习影像瑕疵检测)

图3.标记影像中的目标对象.png

 

此 Image_PCB_DefectDetection_SSD512_Caffe是利用 Caffe 框架,速度比 Keras 快两倍以上,先使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 深度学习算法来训练模型,再透过已训练好的模型侦测 PCB 上面的电容是否有瑕疵,本次训练图片大小为 512 × 512。

首先,我们需准备想要让模型学习的影像,将影像中的目标框选起来,且将框选的框标记是什么类别,此目的是为了让模型知道这个影像中框起来的对象是属于何物。 接着透过 OpenR8 执行 py 档自动产生两个 txt 列表文件,以此让模型知道有哪些档案是要进行训练测试,以及这些档案中是分成哪几种类别。

前置处理准备好后,透过 Image_PCB_DefectDetection_SSD512_Caffe 中 py 档案,依序执行即可完成训练与测试。

 

OpenR8 解决方案-简体中文-Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-Caffe-Defect-Detection 使用 Caffe 及 SSD512 进行PCB 深度学习影像瑕疵检测 -20190731.pdf


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