基于生成对抗网络的金属表面缺陷检测

人工智能-其他 缚己@

在基于生成对抗网络的金属表面缺陷检测项目中,我担任了关键角色,具体负责以下工作: 数据处理和标注:我利用Python和OpenCV等工具对大量的金属表面图像进行处理和标注,对缺陷进行分类和标记,并将其转换为适当的输入格式。 模型开发和训练:我基于GAN(生成对抗网络)架构,使用Python和TensorFlow等工具开发和训练了缺陷检测模型。我还尝试了多种超参数和正则化技术,以提高模型的性能和泛化能力。 模型测试和性能评估:我使用了多种指标来测试和评估模型的性能,包括准确率、召回率、F1分数等。我还进行了交叉验证和对比实验,以确定模型的稳定性和可靠性。 结果可视化和报告...

基于生成对抗网络的金属表面缺陷检测
基于生成对抗网络的金属表面缺陷检测

深度学习常用函数包总结

人工智能-其他 缚己@

在深度学习常用包总结项目中,我担任了主要角色,具体完成了以下工作: 包调研和筛选:我对多个深度学习常用包进行了调研和筛选,包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。我分析了它们的优劣、应用场景和功能特点,并在团队的讨论和协商下,确定了最终的包选择方案。 包功能总结和文档编写:我对所选包的各种功能和应用进行了总结和文档编写,包括各种模型、损失函数、优化器、数据处理和可视化等功能。我还对各种函数和类进行了详细的说明和示例演示,以帮助用户更好地理解和应用这些包。 代码实现和样例演示:我使用Python和各个包提供的API,编写了多个实例程序,包括图像识别、...

深度学习常用函数包总结
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