项目需求:识别出UI界面上的某些特殊信息提供给客户保存存档(目标区域为一串固定长度的数字) 算法实现:利用unet3+作为目标区域的检测,再经过OpenCV对目标区域进行矫正提取出目标区域,再将该区域作为网络输入放进cnn2seq网络中进行文字识别提取 项目职责:数据清晰、设计模型、优化压缩模型 项目成果:分割miou达到94%,文字识别精度达到99%,甲方已验收
项目需求:1、检测出苹果表面瑕疵并按瑕疵所占面积大小进行分级 2、将全红苹果和条纹苹果区分 算法实现:采用mobilev2为编码的unet分割模型,进行多头输出侦测,一个输出头作为全红苹果和条纹苹果的分类任务,另一个输出头作为瑕疵检测的分割任务 项目职责:设计模型、优化压缩模型、部署到jetson_NX边缘设备上 项目成果:分割miou达到90%,误检率小于3%,甲方已验收
项目需求:1、检测出苹果表面瑕疵并按瑕疵所占面积大小进行分级 2、将全红苹果和条纹苹果区分 算法实现:采用mobilev2为编码的unet分割模型,进行多头输出侦测,一个输出头作为全红苹果和条纹苹果的分类任务,另一个输出头作为瑕疵检测的分割任务 项目职责:设计模型、优化压缩模型、部署到jetson_NX边缘设备上 项目成果:分割miou达到90%,误检率小于3%,甲方已验收
项目需求:识别出UI界面上的某些特殊信息提供给客户保存存档(目标区域为一串固定长度的数字) 算法实现:利用unet3+作为目标区域的检测,再经过OpenCV对目标区域进行矫正提取出目标区域,再将该区域作为网络输入放进cnn2seq网络中进行文字识别提取 项目职责:数据清晰、设计模型、优化压缩模型 项目成果:分割miou达到94%,文字识别精度达到99%,甲方已验收...
项目需求:1、检测出苹果表面瑕疵并按瑕疵所占面积大小进行分级 2、将全红苹果和条纹苹果区分 算法实现:采用mobilev2为编码的unet分割模型,进行多头输出侦测,一个输出头作为全红苹果和条纹苹果的分类任务,另一个输出头作为瑕疵检测的分割任务 项目职责:设计模型、优化压缩模型、部署到jetson_NX边缘设备上 项目成果:分割miou达到90%,误检率小于3%,甲方已验收...
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