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本发明提供一种基于深度学习方向矩形定位密集产品的计数方法，其特征在于：包括图像数据预处理阶段：获取产品图像进行裁切，之后标注产品方向矩形位置和类别信息，进行保存；模型训练阶段：设置训练参数，包括迭代周期、训练集和验证集比例、数据增强方式；启动训练，当训练过程中损失函数曲线不再下降且验证集IoU大于0.75即可手动停止训练，或周期达到设置次数自动停止，获得模型并保存，其中IoU是模型预测位置与标注位置区域交集和并集的比值；部署阶段：将模型训练阶段中获得的模型导入设备工控机内运行，对放在设备上的料盘
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113066052 A
(43)申请公布日 2021.07.02
(21)申请号 202110267773.6
(22)申请日 2021.03.11
(71)申请人 深圳精创视觉科技有限公司
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