[OpenR8 解決方案] Image_PCB_DefectDetection_SSD512_Caffe (使用 Caffe 及 SSD512 進行PCB 深度學習影像瑕疵檢測)
此 Image_PCB_DefectDetection_SSD512_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 上面的電容是否有瑕疵，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 Image_PCB_DefectDetection_SSD512_Caffe 中六個 py 檔案，依序執行即可完成訓練與測試。
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