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8 replies • 2020-01-15 10:47:38 +08:00
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neoblackcap Jan 14, 2020
据我了解，这个领域好像还不需要 PyTorch 这些，好多是基于 OpenCV 做的，识别率还行。
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john170502 OP 如果用 OpenCV 的话代码量应该大一点吧，所以好奇有没有用新出来的东西去搞。
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Bryan0Z Jan 14, 2020 via Android
这种东西人工识别准确率不够吧
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Bryan0Z Jan 14, 2020 via Android
* 这种东西人工智能识别准确率不够吧
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byfar Jan 14, 2020
我记得 kaggle 上有过检测钢材缺陷检查的 赛事，Pytorch, ts 都有人提交
https://www.kaggle.com/c/severstal-steel-defect-detection |
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john170502 OP 看来现在还不成熟啊。。。。
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sivacohan PRO  1
工业上，人工智能检查没有铺开的原因是，一般识别准确率要求最低 99.98%。
在这么高的准确率下，误报（良品识别为残次品）是绝对要避免的。因为出现残次品一般意味着工艺流程、设备、原材料出现了问题。是要停工检查的。经济损失太大了。 所以，目前质检领域主要还是靠 OpenCV 针对某一个特性进行检查。这样试运行发现误报的情况可以迅速改进，如果发现改进不了，项目就下线继续靠人工检查了。 |
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lavvrence Jan 15, 2020
我毕业设计也做的模式识别，工具不重要，当年还是用的 MATLAB + BPNN 做的，识别率照样 99%。
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