Способ вывода средств: Baidu.com
Всего [26] секций
Наличие учебной литературы: Да

Вы получите

Овладение наиболее перспективными технологиями глубокого обучения позволит вам в ближайшие 5-10 лет вывести свои навыки на верхний предел.

Вакансии в области обнаружения дефектов с помощью глубокого обучения в настоящее время находятся в верхней части шкалы оплаты труда, и после обучения вы сможете найти более высокооплачиваемые должности.

Единственный полный видеоурок по изучению глубины вызова labview в сети, значительно повышающий технический уровень студентов.

соответствующее население

1、Применимо к Labview практиков промышленности, используя Labview для глубокого обучения приложений; 2、Применимо к электрикам ПЛК, используя Labview для глубокого обучения приложений программирования; 3、Применимо к инженерам-механикам, используя Labview для глубокого обучения приложений программирования; 4、Применимо к студентам / аспирантам университета, используя Labview для достижения дизайна курса и темы Исследование; 5, подходит для IT интернет-индустрии людей, чтобы быстро освоить процесс обучения tensorflow;
Курсы

Мы можем легко освоить глубокое обучение ИИ. Это позволит машинам имитировать мышление человеческого мозга, освободив их от изначальных ограничений, связанных с сопоставлением баз данных.

Разработки в области глубокого обучения

Урок:

Ссылка:https://pan.baidu.com/s/1Ck4GN9N0OCzQgH0MxZOqeQ

Код для извлечения:b74k

С развитием машинного обучения, глубокого обучения, многие характеристики, которые трудно оценить непосредственно на человеческом глазу, могут быть обработаны глубоким обучением, и в этом заключается преимущество и беспрецедентная привлекательность, которую глубокое обучение приносит нам. Множество признаков, которые мы не можем количественно оценить с помощью традиционных алгоритмов, или это трудно сделать, глубокое обучение может это сделать. Особенно в классификации изображений, проблемах обнаружения целей были достигнуты значительные улучшения. На следующем рисунке показаны достижения глубокого обучения в классификации изображений за последние годы.

● Болевые точки в обнаружении дефектов с помощью машинного зрения

:: Остаются следующие основные проблемы и трудности

(1) Под влиянием многочисленных факторов, таких как окружающая среда, свет, производственный процесс и шум, соотношение сигнал/шум системы обнаружения обычно низкое, а слабые сигналы трудно обнаружить или невозможно эффективно отличить от шума. Как создать стабильную, надежную и прочную систему обнаружения, чтобы адаптироваться к вмешательству изменений света, шума и других внешних неблагоприятных условий, является одной из проблем, которую необходимо решить.

(2) Из-за разнообразия объектов обнаружения, поверхностных дефектов различных типов, морфологического разнообразия, сложного фона, для многих типов дефектов, порождаемых механизмом и взаимосвязью между его внешними проявлениями, нет ясности, что приводит к неадекватному описанию дефектов, дефектов, извлечение признаков не эффективно, дефектов, трудностей сегментации цели; в то же время, трудно найти "стандартное" изображение в качестве эталона, что затрудняет обнаружение и классификацию дефектов, в результате чего скорость распознавания еще предстоит улучшить. В то же время, трудно найти "стандартное" изображение в качестве эталона, который приносит трудности в обнаружении и классификации дефектов, в результате чего скорость распознавания еще предстоит улучшить.

3) Обнаружение дефектов поверхности с помощью машинного зрения, особенно в режиме реального времени, характеризуется огромным количеством данных, избыточной информацией, высокой размерностью пространства признаков, и в то же время, учитывая разнообразие объектов и проблем, с которыми сталкивается реальное машинное зрение, алгоритмы извлечения ограниченной информации о дефектах из огромных данных не обладают достаточными возможностями, а производительность в режиме реального времени невелика.

(4) Хотя теория искусственного интеллекта, тесно связанная с обнаружением поверхности машинного зрения, была значительно развита, как имитировать функцию обработки информации человеческого мозга для создания интеллектуальной системы машинного зрения, нуждается в дальнейшем исследовании теории, как лучше понять и направить машинное зрение, основанное на биологическом обнаружении зрения, также является одной из трудностей исследователей.

(5) С точки зрения точности машинного зрения обнаружения поверхности, хотя ряд отличных алгоритмов продолжают появляться, но в реальном применении точность по-прежнему для удовлетворения потребностей практических приложений есть еще определенный пробел, как решить проблему точной идентификации и нечеткие функции, в режиме реального времени и точность противоречия между по-прежнему является текущей трудности.

Традиционные алгоритмы позволили добиться лучших результатов в некоторых конкретных приложениях, но у них по-прежнему много недостатков. Например: этапы предварительной обработки изображений многочисленны и сильно нацелены, при этом они не обладают достаточной надежностью; многочисленные алгоритмы требуют невероятных вычислительных затрат и не могут точно определить размер и форму дефектов. Глубокое обучение может напрямую обновлять параметры, изучая данные, избегая ручной разработки сложных алгоритмических процессов, и обладает очень высокой надежностью и точностью.

Каталог курсов

Установка Anaconda3-4.3.0.1 06:07
Установка Tensorflow (CPU-версия против GPU-версии объясняет, как устанавливать) и проверка успешности установки 25:45
Поиск адаптированных к GPU версий CUDA с помощью cuDNN (здесь в терминах CPU) 11:45
Скачать Модели (Учитель предоставляет модели) 03:09
Поместите Protoc.exe на диск C и запустите install protobuf==3.6.0 07:59
Компиляция файлов .proto в файлы .py под управлением моделей 03:40
Настройка переменной окружения (создание файла tensorflow_models.pth, который должен быть помещен в указанную папку) 02:52
Создание сборки python setup.py 03:38
Проверка успешной установки API моделей 04:17
Установка версии pycharm community (учитель предоставляет установщик) 05:07
Установка настроенного окружения с привязками conda 02:04
Pycharm открывает всю папку с модами и запускает представленный пример, чтобы проверить, успешно ли устанавливается API 04:25
Настройка и тестирование среды API завершены 05:20
Установка LabelImg Резюме (предоставлено преподавателем) 18:59
Маркировка огромного изображения Поезд с тестом Внутреннее изображение Сохранить как Xml 06:44
Преобразование xml_to_csv.py 07:58
Формат CSV_to_TFRecords 11:16
Настройка конфигурационных файлов и изменение параметров файла &pbtxt& 07:19
Все готово, осталось только начать тренировки ...... 08:47
tensorboard Наблюдение Потери незначительно снижаются, нужно оценивать 06:33
Экспорт файла pb 06:08
Тестирование моделей 06:41
Установка LabVIEW 2019 VAS VDM оба 2019 07:18
Репликация модели замораживания pb для проверки эффектов обнаружения 08:08
Случаи обнаружения дефектов 28:14
Определение наличия или отсутствия маски с помощью тензора 41:38

Скачать ресурс

Цена загрузки этого ресурса составляет17.9Золотые монеты, пожалуйста, сначалавойти в систему

Заявление о ресурсах (покупка считается согласием с этим заявлением):
1. любая операция в веб-платформе считается прочитал и согласился с нижней части сайта регистрационное соглашение и отказ от ответственности, этот сайт ресурсы были ультра-низкая цена, и не предоставляет техническую поддержку
2. некоторые пользователи сети поделиться сетевой адрес диска может быть недействительным, таких как возникновение сбоев, пожалуйста, отправьте письмо в службу поддержки код711cn#qq.com (замените # на @) будет составлен, чтобы отправить
3. этот сайт предоставляет все загружаемые ресурсы (программное обеспечение и т.д.) сайт, чтобы гарантировать, что никаких негативных изменений; но этот сайт не может гарантировать точность, безопасность и целостность ресурсов, пользователь загружает по своему усмотрению, мы общаемся, чтобы узнать для целей не все исходный код не 100% безошибочно или нет ошибок; вы должны иметь определенную основу, чтобы быть в состоянии читать и понимать код, чтобы быть в состоянии изменить отладку! код и устранять ошибки. В то же время, пользователи данного сайта должны понимать, что Source Code Convenience Store не владеет никакими правами на программное обеспечение, предоставленное для скачивания, авторские права принадлежат законному владельцу ресурса.
4. все ресурсы на этом сайте только для обучения и исследовательских целей, пожалуйста, должны быть удалены в течение 24 часов после загрузки ресурсов, не используйте в коммерческих целях, в противном случае юридические споры, возникающие с сайта и издателя залога ответственности сайта и не будет нести!
5. в связи с воспроизводимым характером ресурсов, приобретенные ресурсы не подлежат возврату, баланс пополнения также не подлежит возврату