流水線上的產品、零件有缺損、漏印、裝配錯誤等缺陷，使用人工檢查效率太低，使用機器視覺的方法，我們只要儲存一幅標準影象，通過安裝攝像頭獲取流水線上產品的實際影象，然後使用專門設計的演算法程式處理，就可以找到是否有缺陷了。
實際影象和標準影象中的物體如果僅僅是平移關係，處理會相對簡單，但實現起來一般會增加其他限制條件和裝置的複雜性；所以一般是旋轉關係情況較多，當然能處理旋轉情況，平移也只是其零度夾角的特殊情況而已。
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目標定位和特徵點檢測
目標檢測是計算機視覺領域中的乙個新興的應用方向，在構建目標檢測之前，我們首先了解一下object localization目標定位。前面說過的分類任務就是演算法遍歷，判斷其中的物件是不是汽車，主要是分類 這裡所說的目標定位指的是我們不僅要用演算法判斷中是不是一輛汽車，還要在中標記出它的位置，用邊框或...
深度學習 目標檢測mAP計算及旋轉檢測IOU
這裡僅作簡要分析，原始碼位址 有些許改變 1.資料夾分為兩個，真實標籤及檢測標籤 兩個資料夾中的檔案均為txt檔案，每張對應乙個txt檔案，其中真值標籤，每一行乙個目標，類別名 座標值 其中檢測標籤，每一行乙個目標，類別名 置信度 座標值 1.將所有真值標籤讀取並儲存json檔案，字典資料有以下3個...
旋轉目標檢測AAAI2020之DAL
實驗 任意方向目標檢測任務在航空 遙感 自然場景中廣泛出現。因此，在近年來，該領域也受到了廣泛的關注。如今很多的旋轉檢測模型使用大量不同方向的目標框去對齊真實目標。而iou一直以來也是挑選正例和負例樣本的重要方法。然鵝，經作者發現使用iou去挑選正例和負例樣本會導致如下兩個問題 作者用旋轉retin...