DAY26 Aidea專案實作 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
自動光學檢查(AutomatedOpticalInspection,簡稱AOI),為高速高精度光學影像檢測系統,運用機器視覺做為檢測標準技術,可改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點 ...
經過一系列的學習,我們從了解概念、程式練習到昨天的論文導讀,我們似乎已經把深度學習的基礎概念完整的Round過一遍,如今就是我們正式上戰場,檢視自己的學習狀況,我挑選的案例是Aidea上的議題,雖然這個競賽已經截止了,但Aidea也有將它放在練習場讓大家去練習,所以大家還是可以下載到資料集,網址我放在下面(規則會跟已下架的比賽不同,練習場的評分標準為準確度) Aidea人工智慧共創平台-AOI瑕疵檢測(練習場) Aidea人工智慧共創平台-AOI瑕疵檢測(原比賽網址)[1][2]
主題介紹自動光學檢查(Automated Optical Inspection,簡稱 AOI),為高速高精度光學影像檢測系統,運用機器視覺做為檢測標準技術,可改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點,應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管,以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。工研院電光所投入軟性電子顯示器之研發多年,在試量產過程中,希望藉由 AOI 技術提升生產品質。本次邀請各界資料科學家共襄盛舉,針對所提供的 AOI 影像資料,來判讀瑕疵的分類,藉以提升透過數據科學來加強 AOI 判讀之效能。
競賽環境此議題主要是要測試對嵌入式開發平台 (NVIDIA Jetson Nano) 的能力,Jetson Nano 是一台邊緣運算機,內含CPU與GPU的微型電腦,可同時執行多個神經網路工作,適合應用於圖像辨識(ImageClassification)、物件偵測(Object Detection)、語意分割(Instance Segmentation)…。
評分標準模型準確度(60%)、推論速度(30%)、模型載入速度(10%)
資料集介紹競賽平台提供了2528影像,包含了六種類別(正常類別+5種瑕疵類別),我們的任務為在指定的環境中(有一些套件的使用限制),訓練出一個快、小、準的模型來預測圖片。
使用工具這邊我們要介紹一個新的使用...
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