32、工业场景下装配操作识别与视觉传感器解决方案

工业场景下装配操作识别与视觉传感器解决方案

装配操作分类模型评估

在评估装配操作分类模型时，采用了分层十折交叉验证的变体方法，具体步骤如下：
1. 数据预处理 ：
- 打乱数据集，使装配操作随机分布。
- 预留 20% 的数据集用于最终评估，并对该测试数据集进行分层，确保装配操作均匀分布。
- 将剩余的 80% 数据集分成十份。
2. 训练与验证 ：
- 进行十次单独的训练运行，每次使用九份数据进行训练，一份数据进行验证。
- 每次训练运行进行 30 个周期。

训练和验证数据的损失和准确率结果如下：
|指标|训练数据|验证数据|
| ---- | ---- | ---- |
|损失|指数衰减，收敛值在 0.25 到接近零之间|在第五个周期后收敛到约 60%|
|准确率|在最初几个周期显著增加，接近 100% 收敛|在最初几个周期波动较大，在第十到第十一个周期学习率首次降低后，波动性显著降低，15 个周期后收敛值在 1 到 1.5 之间|

测试数据集的评估结果与验证数据集一致，平均准确率为 59.6%，标准差为 3.37%。不同训练运行的准确率详情如下表所示：
|编号|准确率（%）|
| ---- | ---- |
|1|64.3|
|2|61.0|
|3|61.0|
|4|56.7|
|5|59.5|
|6|63.3|
|7|52.1|
|8|59.0|
|9|61.7|
|10