Nvidia Jetson
Nvidia Jetson
Nvidia Jetson modules and advanced cameras are a powerful combination when it comes to providing custom tailored machine vision software solutions.
Objektide tuvastamine
Meie ettevõte pakub lahendusi, mis on mõeldud objektide, tootmises olevate autode, t
Masinnägemine ohutuse tagamiseks
Masinnägemine on tehnoloogia, mis võimaldab masinatel näha ja tuvastada objekte reaalajas.
IOU and KLT tracking
Whats the difference between IOU and KLT tracking in machine vision?
IOU (Intersection Over Union) is an evaluation metric used to measure the accuracy of an object detection model
Machine Vision
At Visioline, we are proud to offer custom machine vision devices and solutions that are designed to meet the needs of a wide range
Loss while training SSD
In terms of the actual loss values, it’s difficult to say what is “normal” as they can vary widely depending on the factors mentioned above. However, some practitioners have reported achieving classification losses around 1.0-2.0 and regression losses around 0.1-0.2 for SSD MobileNet v1 on common object detection datasets like
SSD mAP
SSD mAP, or mean average precision, is a metric used to measure the accuracy of object detection algorithms. It is calculated by taking into account the true positive rate, false positive rate, and precision of an algorithm. The higher the mAP value, the better the algorithm’s performance.
Common mAP
SSD learning rate
Learning rate in training an SSD model is the step size used when updating the weights of the model during backpropagation. It determines
SSD512 vs SSD300
SSD512 vs SSD300 objekti suurus tuvastamisel
Üldiselt suudavad suuremad mudelid, nagu MobileNet 512, tuvastada piltidel väiksemaid objekte kui väiksemad mudelid, nagu MobileNet 300. Seda seetõttu, et suurematel mudelitel on rohkem võimalusi õppida erinevatel skaaladel funktsioone, mis võimaldab neil piltidel olevaid väikseid objekte paremini ära tunda. . Suuremad mudelid on aga ka
Annoteerimine
VOC annoteerimine ja juhendamine
VOC (Pascal Visual Object Classes) on standardne andmestik, mis sisaldab piltide ja nende annoteerimisega seotud andmeid, mida kasutatakse masinõppe tööriistade arendamiseks ja hindamiseks. Annoteerimine tähendab piltidel olevate objektide tähistamist ja kirjeldamist.
VOC andmestiku annoteerimisel tuleb järgida teatud strateegiat, et tagada andmestiku ühtlus ja kvaliteet. Siin on mõned näpunäited
Masinõppe tuvastuse mudelitest
Mobilenet V1 ja VGG 16 erinevus
MobileNet V1 ja VGG16 on mõlemad konvolutsioonilised neuronaalsed võrgud (CNN), mis on spetsiaalselt loodud pilditöötluse ja visuaalse tunnustamise ülesannete jaoks. Need kaks mudelit erinevad aga oma arhitektuuri poolest.
MobileNet V1 on loodud selleks, et saavutada
Masinnägemine puidutööstuses
Masinnägemine võib olla tõhus lahendus puidutööstuses, sest see võimaldab automatiseerida paljusid tööprotsesse ja parandada töötlemiskiirust ja tõhusust. Siin on mõned näited, kuidas masinnägemine võib puidutööstuses rakenduda:
- Puidu sorteerimine ja klassifitseerimine: Masinnägemine võib aidata sorteerida ja klassifitseerida puitu, tuvastades puidu liigi ja omadused ning määrates selle sobivuse erinevateks kasutusotstarveteks.
- Defektide tuvastamine:
Masinnägemine tööstuses
Masinnägemine on tõhus tööstuses, sest see võimaldab automatiseerida paljusid tööprotsesse, parandades seeläbi efektiivsust ja tõhusust. Masinnägemise rakendused võivad tööstuses hõlmata näiteks järgmist:
- Tootmise jälgimine ja automatiseerimine: Masinnägemine võib aidata jälgida tootmise protsesse ja anda teavet selle kohta, kuidas masinad töötavad ja millised on nende tööd mõjutanud tegurid. See võimaldab tööstusettevõtetel
Masinnägemislahenduse riistvara valik
Masinnägemislahenduse riistvara valikul tuleb arvestada:
- On oluline kaaluda, millist riistvara teil juba olemas on ja kas see on piisav masinnägemise projekti jaoks.
- Masinnägemise projekti jaoks vajaliku riistvara valimisel tuleb arvestada, milliseid töötluskiiruse, andmemahtuvuse ja muude nõudmistega riistvara peab töötama.
- Masinnägemise lahenduste riistvara võib olla erineva hinnakategooria, nii et on oluline
Masinnägemine ja mudeli valik
Masinnägemine ja mudeli valik on olulised, sest:
- Konkreetne probleem, mida proovite lahendada: Teie valitud masinnägemismudel ja võrk peaksid antud ülesandega hästi sobima. Näiteks kui proovite pildil olevaid objekte klassifitseerida, vajate mudelit, mis on koolitatud sarnase andmekogumiga ja suudab tuvastada teid huvitavate
Machine vision annotation
Masinanägemise projekti piltidele märgistuste tegemisel on oluline arvestada järgmiste teguritega:
- Masinanägemise projekti piltidele märkuste tegemisel on oluline arvestada järgmiste teguritega. Täpsus: märkused peaksid täpselt kajastama pildi sisu.See tähendab, et kõik objektid, funktsioonid või muud