金屬薄片AI檢測體驗
金屬薄片AI檢測體驗
原圖約64MByte前處理切出檢測物主體範圍大圖，再將大圖切成小塊進行AI訓練及檢測。
實務上硬體的因素也是會存在:檢測物擺放平面平整度、檢測物擺放角度的一致性也很重要，有一定的基準就會有很好的成果。
AI訓練概況:
使用AI訓練，使用GPU加速進行深度學習，學習過後產生的檢測模型，目前約7秒完成一張大圖片64MB圖片檢查，後續依照客戶需求要達到(3.5秒內)還需要進一步調整參數及更改訓練Backbone。感覺上是只要努力就可以做到。
原圖約64MByte前處理切出檢測物主體範圍大圖，再將大圖切成小塊進行AI訓練及檢測。
實務上硬體的因素也是會存在:檢測物擺放平面平整度、檢測物擺放角度的一致性也很重要，有一定的基準就會有很好的成果。
AI訓練概況:
使用AI訓練，使用GPU加速進行深度學習，學習過後產生的檢測模型，目前約7秒完成一張大圖片64MB圖片檢查，後續依照客戶需求要達到(3.5秒內)還需要進一步調整參數及更改訓練Backbone。感覺上是只要努力就可以做到。