机器视觉-练手项目

最新推荐文章于 2024-10-23 10:56:15 发布
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zhugejianzhan
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《图像处理、分析与机器视觉-基于LabVIEW》（简称：LabVIEW视觉蓝皮书）的配套源码和实例图像(毕设&课设&实训&大作业
09-21
【项目价值】：可用在相关项目设计中，皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面，可借鉴此优质项目实现复刻，设计报告也可借鉴此项目...
基于深度学习的钢铁表面缺陷智能检测与分类系统_提供从数据预处理到模型训练再到部署推理的完整解决方案_支持单张图片和批量图片的自动缺陷识别与分类_可检测麻点龟裂划痕斑块等多种缺陷类型.zip
09-15
基于深度学习的钢铁表面缺陷智能检测与分类系统_提供从数据预处理到模型训练再到部署推理的完整解决方案_支持单张图片和批量图片的自动缺陷识别与分类_可检测麻点龟裂划痕斑块等多种缺陷类型.zip
Severstal: Steel Defect Detection竞赛
m0_37663944的博客
01-04 5401
  该篇博客主要分析别人的代码做个记录,为之后的自己的代码做个借鉴，使用tensorflow2，我想说比原来简单多了。 https://www.kaggle.com/ekhtiar/resunet-a-baseline-on-tensorflow 竞赛介绍   这个竞赛主要目的是定位和分类钢板表面缺陷，属于语义分割问题。   扁钢的生产工艺特别精细。从加热和轧制，到干燥和切割，几台机器在扁钢准备装...
【AI达人特训营第三期】钢铁缺陷检测挑战赛
m0_63642362的博客
04-22 1258
PaddleDetection打比赛
Kaggle_Severstal-steel-defect
03-25
Severstal：钢缺陷检测-Kaggle 准确度：89.5％| 排名1的90.8％ 排名：345/2427 战队：岩浆蓝调 ， ， 平板钢板的生产过程特别精细。 从加热，轧制到干燥和切割，几台机器在准备装运时就接触扁钢。 如今，谢韦尔（Severstal）使用高频摄像机的图像来驱动缺陷检测算法。 竞争涉及开发模型以对钢板上的表面缺陷进行定位和分类。
缺陷检测比赛方案记录
越努力，越幸运
01-10 1628
天池智能算法赛：瓷砖表面瑕疵质检 比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531846/introduction kaggle 钢材表面缺陷检测 比赛链接????：https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection 1.图像分布 存在的问题：（1）类别不均衡 2.图像大小 1600 *256 无缺陷图像 类别1类别3 一张图像包含多个类...
谢韦尔钢材数据集：Severstal-steel-defect
08-02
该数据集提供了4种类型的带钢表面缺陷，共包含6666张图片，像素值800×128，已打好txt格式的标签，拿到手即可直接开始训练。
计算机视觉遇上机器学习--项目实战 信用卡数字识别
06-07
在本项目实战“计算机视觉遇上机器学习--项目实战 信用卡数字识别”中，我们将深入探讨如何利用计算机视觉技术和机器学习算法来识别信用卡上的数字。这个课题涵盖了计算机视觉的基础理论、图像预处理技术以及机器...
计算机视觉学习训练项目
08-21
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，主要研究如何使机器“看”到和理解图像和视频内容，其应用范围非常广泛，包括但不限于无人驾驶、医疗成像、视频监控、增强现实、机器人视觉等领域。随着深度学习技术的快速...
计算机视觉-项目1 卷积入门
11-21
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使机器能够通过图像或视频理解和解释世界。卷积神经网络（CNN）是实现计算机视觉任务的一种关键技术，它通过模拟生物的视觉处理机制，在处理图像识别和分类等领域...
Severstal: Steel Defect Detection比赛的discussion调研
微电子学与固体电子学-俞驰
11-01 1998
特征匹配 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52140541 https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection/discussion/108078#latest-621878 ensemble技巧 https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detect...
【图像处理】缺陷检测-Defect Eye缺陷检测附python代码.zip
07-04
1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####
基于PyTorch/UNet算法的钢材表面缺陷检测
m0_51970966的博客
10-23 3995
基于PyTorch/UNet算法的钢材表面缺陷检测
【免费下载】 谢韦尔钢材数据集：Severstal-steel-defect - 开源数据集的瑰宝
gitblog_09740的博客
10-22 3557
谢韦尔钢材数据集：Severstal-steel-defect - 开源数据集的瑰宝 【下载地址】谢韦尔钢材数据集Severstal-steel-defect 该数据集名为“Severstal-steel-defect”，提供了4种类型的带钢表面缺陷。数据集共包含6666张图片，每张图片的像素值为800×128。所有图片...
16个缺陷检测数据集汇总（附下载链接）
zenhuizhi的博客
03-26 9482
本文包含16个主流缺陷检测数据集（附下载连接）
钢板缺陷识别-机器视觉案例-Kaggle比赛
weixin_46614841的博客
12-28 8405
GitHub - PaddlePaddle/awesome-DeepLearning: 深度学习入门课、资深课、特色课、学术案例、产业实践案例、深度学习知识百科及面试题库The course, case and knowledge of Deep Learning and AI 以上为原文地址 钢材缺陷检测项目案例 钢材缺陷检测项目案例 一、项目简介 二、 数据集分析 2.1 读取和分析文本数据 2.2 读取和分析图像数据
yolov5官网教程&kaggle海星目标检测赛&paddle钢铁缺陷检测赛（VOC格式）
qq_56591814的博客
08-11 4251
一是用yolov5s V6.1版本训练PASCAL VOC2012数据集，二是稍微翻译了下yolov5官网教程Train Custom Data。亲测通过，中间各种报错、配置文件、改路径都写得很清楚。
Severstal Dataset to COCO
Ghlerrix的博客
06-14 908
Kaggle上的钢板表面缺陷检测数据集Severstal给的是一个csv格式的标注文件，不是一般的coco或者voc格式。这里给出将其转为coco格式的代码。
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
最新发布
11-25
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
机器学习个人练手项目：小土堆代码解析
7. 学习资源：由于小土堆个人学习练手代码的标签指向机器学习和人工智能，尤其突出CNN，可以推断学习者可能会用到如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及相关的在线课程、书籍和文档资源。 8. 实验和测试：在...
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