[OpenR8 解決方案] Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-Caffe (影像分析使用 SSD 512 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測)

圖1.SSD 偵測電容流程.png

 

Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-Caffe 是利用 Caffe 框架,速度比 Keras 快兩倍以上,與其他 Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-Caffe 所不同的是使用 resNet 網路架構,再加上使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 深度學習演算法來訓練模型,透過已訓練好的模型偵測 PCB 上面的電容,本次訓練圖片大小為 512 × 512。

首先,我們需準備想要讓模型學習的影像,將影像中的目標框選起來,且將框選的框標記所屬類別,此目的是為了讓模型知道這個影像中框起來的物件是屬於何物。 接著透過OpenR8 Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-Caffe 中 py 檔依序執行,自動產生兩個 txt 清單檔,以此讓模型知道有哪些檔案是要進行訓練測試,以及這些檔案中是分成哪幾種類別,做完這些前處理後,再執行訓練的 py 檔,訓練完畢後,測試已經訓練好的 model。

 

 

OpenR8 解決方案-繁體中文-Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-Caffe 影像分析使用 SSD 512 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測 -20190731.pdf


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