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利用blender python自动渲染密封圈下落场景图片【bpy生成仿真图片数据集】

blender小零件下落场景构建,以及图片自动生成python实现

HALCON是德国MVtec公司开发的一套完善的标准的机器视觉算法包,它节约了产品成本,缩短了软件开发周期。

Linux 命令行速查表

https://blog.csdn.net/Huahua_1223/article/details/140478455

常见的图像识别任务包括图像分类(Image Classification)、目标检测(Object Detection)、语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation)。

经典图像分类 神经网络总结

在CNN网络结构的演化上,出现过许多优秀的CNN网络,CNN的经典结构始于1998年的LeNet,成于2012年历史性的AlexNet,从此盛于图像相关领域。

PBL和Logbook才是英美乃至西方教育体系真正的精华所在,其他都是旁支末节,建议国内尽早引进。

密封圈视觉计数研究方向的思考2024/09/10数据集的处理第一步: 绿色橡胶圈 最普通款 5类 每类110张图片 第二步: 扩大数据量 (blender数据仿真生成,程序手工组合数据) 550张数据 第三步 增加不同的密封圈类型的数据 和传统方法做对比做一个离散图分布 一个橡胶圈面积数量分布 2-5个橡胶圈的面积数量分布