[OpenR8 解決方案] Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-Caffe (影像分析使用 MobileNetV2 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測)

MobileNetV2-SSD300.png

 

此 Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-Caffe 是在深度學習 Caffe 的框架下,先使用 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 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,與其他 SSD 的解決方案不同的是,此解決方案是使用 MobileNetV2 網路。

 

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。

接著透過一系列的 py 檔案,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,再執行 py 檔對兩個 txt 清單檔訓練,訓練完成後依據想測試影像選擇不同的 py 檔測試。

 

OpenR8 解決方案-繁體中文-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-Caffe 影像分析使用 MobileNetV2 演算法及 Caffe 函式庫進行 PCB 物件偵測 -20190912.pdf


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