在计算机视觉领域,目标检测发展迅速,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中,大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑,而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素,都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战


随着制造工艺越来越复杂,对于检测的准确性和稳定性要求越来越高,Facebook AI 的研究者把 Transformer 用到了目标检测任务中,还取得了媲美 Faster R-CNN 的效果。该研究推出的 Transformer 视觉版本——Detection Transformer(DETR),可用于目标检测和全景分割。与之前的目标检测相比,DETR 的架构有了根本上的改变,也是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架。基于 Transformer 的端到端目标检测,没有 NMS 后处理步骤、真正的没有 anchor,且对标超越 Faster R-CNN


然而,由于知识点比较繁杂,无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学,只能依靠网上零散的资料学习,很难高效成长进步。


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从理论基础到核心原理
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01
课程安排
上课时间:5月18日-19日,每晚20:00-22:30
课程服务:录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置
Day1深度学习必备核心算法通俗解读
  1. 神经网络模型细节知识点分析.
  2. 神经网络模型整体架构解读.
  3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
  4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.
Day2深度学习缺陷检测实战
  1. 缺陷数据标注与数据集构建.
  2. YOLOV5模型训练全流程解读.
  3. 基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型.
  4. 如何快速进行论文实验分析与模板化建模
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注:本次训练营会PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在5月19日统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。
名师助力含金量高提升专业能力
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02
本次训练营

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开放全部代码,课后复用方便高效
对于课程中涉及到的全部代码,我们将免费开放!
你可以用于课后自查、复习巩固,甚至复用于日后的业务,方便高效!
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Q&A
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