[OpenR8 解决方案] Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-Caffe (影像分析使用 MobileNetV2 算法及 Caffe 函数库进行 PCB 对象侦测)

MobileNetV2-SSD300.png

 

此 Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-Caffe 是在深度学习 Caffe 的框架下,先使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 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,本次训练图片大小为 300 × 300,与其他 SSD 不同的是,此解决方案是使用 MobileNetV2 网络。

 

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。

接着透过一系列的 py 档案,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,再运行 py 文件对两个 txt 清单文件训练,训练完成后依据想测试影像选择不同的 py 档测试。

 

OpenR8 解决方案-简体中文-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-Caffe 影像分析使用 MobileNetV2 算法及 Caffe 函数库进行 PCB 对象侦测 -20190912.pdf


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