文件名称:
missing-fan:基于深度学习的被测设备中风扇缺失的图像分类-源码
开发工具:
文件大小: 6kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-18
详细说明：风扇缺失的图像分类
目标
设计基于CNN的深度神经网络（DNN）以推断被测设备中所有风扇的存在
用受过训练的模型开发图像分类应用程序，以推断网络摄像头图像中风扇的实时状态，以进行自动光学检测（AOI）应用程序
粉丝图片
通行证：所有四位粉丝的存在失败：至少缺少一个风扇
数据集和预处理
数据集：705张图像（通过），1000张图像（失败）。在距设备的不同距离和不同角度处捕获图像，以在训练（80％）和验证（20％）数据集中引起更多变化
将图像的色彩空间从BGR转换为RGB
将图像调整为224 x 224。
从调整后的图像中减去imagenet数据集的每通道均值（RGB：[123.68，116.779，103.939]）预处理图像经过失败
训练
请参考步骤以在目标数据集上训练预训练的VGG-16模型
在VGG网络中解冻转换层的最后两个块，以在不同角度捕获的测试图像上获得强大的性能（不包括在训练和
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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