文件名称:
sagemaker-defect-detection:使用Amazon SageMaker从其图像检测产品中的缺陷-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：使用Amazon SageMaker进行视觉检查自动化
该解决方案使用端到端深度学习工作流程检测产品缺陷，以在制造过程中进行质量控制。该解决方案将输入产品图像，并使用边界框识别缺陷区域。特别是，此解决方案使用在（请参阅）上实现了实现。
概述
输入数据的外观如何？
输入的是有缺陷/无缺陷产品的图像。这是演示中使用的示例
如何准备数据以输入模型？
有数据准备和预处理步骤，笔记本中应遵循这些步骤。
有什么输出？
缺陷的分类和检测以及带有边界框（如果有）的缺陷类型。
估计费用是多少？
端到端运行该解决方案的成本大约为8美元。请确保您已在阅读了清洁部分。
数据流的外观如何？
解决方案详细信息
背景
根据，超级自动化是2020年的第一趋势，并将在未来继续发展。在制造业方面，超自动化的主要障碍之一是在以下领域：尽管人类的进步很大，但人类的参与仍在努力减少，并且智能系统很难与人类的视觉识别能力相提并论并成
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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