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)
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
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