基于PP-YOLOV2的电接口状况检测

目录

基于PP-YOLOV2的电接口状态检测

一、项目背景

二、数据集简介

1.安装paddlex

2.数据集划分

3.数据增强预处理

4.定义数据集

三、模型选择和开发

1.路径聚合网络

2.采用 Mish 激活函数

3.模型训练

4.模型预测

四、效果展示

五、总结与升华

1.制作数据集要耐心，不要打错标签。

2.数据预处理操作不能太少也不能太多，都会影响最后的精度。

3.设置模型参数时，num_epochs太少会使得精度不高，太多会导致时间过长或者直接内存溢出训练失败。

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基于PP-YOLOV2的电接口状态检测

使用PP-YOLOV2模型对电接口的状态（正常、缺针）进行了检测。

一、项目背景

在电子工业工厂中，免不了生产或者使用电接口，而电接口具有针数多，人工检测耗费人力、时间等成本，故想到用机器代替传统人工进行此项工作。

 

二、数据集简介

此项目数据集采用的是VOC格式的数据集，共有120张图片，电接口正常和缺针的状况各占60张，数据处理如下所示：

1.安装paddlex

In [ ]

!pip install paddlex==2.0.0rc3

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