[OpenR8 解決方案] Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Caffe (影像分析使用 SSD 300 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測)

圖4.標籤完之影像與 xml 檔案放置位置-訓練.png

 

本演算法有分類及定位功能,可應用於物體辨識及瑕疵檢測。

此 Image_PCB_SSD300_Caffe 是利用 Caffe 框架,速度比 Keras 快兩倍以上,先使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 深度學習演算法來訓練模型,再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 300 × 300。

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,且將框選的框標記是什麼類別,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 執行 py 檔自動產生兩個 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。

前置處理準備好後,透過 OpenR8 Image_PCB_SSD300_Caffe 中三個 py 檔案,依序執行即可完成訓練與測試。

 

 

OpenR8 解決方案-繁體中文-Image-Object-Detection-VGG16-SSD300-Caffe 影像分析使用 SSD 300 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測 -20190731.pdf


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