深度学习案例实战 课件汇总 赵卫东 道路裂缝检测---主副驾驶安全带检测.pptx

道路裂缝检测;目录;01;项目背景介绍;目标设定;02;数据集选择;数据集格式;03;标注格式匹配;在模型的configuration.json文件中定义图像增强步骤，包括：

LoadImageFromFile：从文件加载图像。

LoadAnnotations：加载图像注释。

Resize：改变图像尺寸。

RandomFlip：随机翻转图像。

Normalize：图像归一化。

Pad：图像填充。

DefaultFormatBundle：准备数据格式。

Collect：收集关键信息。;04;预训练模型选择;迁移学习步骤;05;训练参数设置;学习率调度器;训练过程描述;06;推理过程;推理结果展示;总结与展望;谢谢大家;集体照人脸识别;目录;01;数据集准备;数据标注;02;数据划分;格式转换;创建数据集;03;创建模型;创建模型;模型微调;04;人脸检测;特征编码;找到人名;打印人名;创空间发布;05;技术实现;应用发布;创新体验;谢谢;课堂行为检测;目录;01;背景与目标;行为分类;02;数据来源;数据标注;03;提取与转换;数据增强;格式转换;04;选择模型;训练设置;训练过程;05;性能分析;调整策略;06;推理应用;效果评估;应用展望;谢谢大家;遛狗牵绳智能识别;目录;01;问题背景分析;智能检测系统目标;02;数据采集方式;数据预处理流程;数据标注工具;03;数据增强方法;预处理配置介绍;04;模型选择依据;迁移学习训练过程;05;推理代码实现;应用场景描述;06;结果展示方式;优化建议提出;谢谢大家;水边垂钓行为检测;目录;01;应用背景阐述;目标定义明确;02;采集策略制定;数据筛选方法;03;格式统一处理;数据划分比例;图片标注工具;标注数据转换;04;预训练模型选择;微调策略设计;训练配置设置;05;数据增强方法;训练策略调整;模型精调过程;06;模型测试流程;性能评估分析;应用展望讨论;谢谢大家;智能冰箱食材识别;目录;01;应用背景;目标设定;技术挑战;02;数据采集;数据标注;03;数据探索;数据集转换;数据集分割;数据增强;04;预训练模型选择;迁移学习训练;模型性能评估;05;模型转换;使用OpenVINO优化;性能对比;06;存取动作判断;食材数量更新;商业应用前景;谢谢大家;智能厨房;目录;01;确定目标动物种类;明确厨房管理需求;02;采集动物图像样本;确保样本多样性;03;使用labelimg标注;实施数据增强技术;转换XML为TXT格式;04;选择预训练模型;微调识别特定目标;配置数据和模型文件;05;设置训练参数;执行训练过程;记录训练结果指标;06;评估性能选择周期;选择最佳权重文件;使用OpenVINO加速;07;检测效果评估;准确性对比分析;探讨应用改进方向;谢谢大家;智能药品识别;目录;01;实时高精度药品识别;02;高精度识别挑战;新药品识别灵活性;系统实时性需求;03;拍摄与格式转换;标注工具与类别增加;04;标注格式转换;数据增强方法;05;迁移学习选择;超参数设置;性能评估指标;06;模型格式转换;量化与推理加速;07;项目成果总结;系统优势描述;未来工作展望;谢谢大家;主副驾驶安全带检测;目录;01;安全带重要性;检测目的;02;数据来源;数据集概览;03;标注格式转换;数据增强技术;04;预训练模型选择;分布式训练;配置参数;05;优化器配置;数据增强策略;模型结构配置;模型推理;性能评估;06;应用展望;谢谢大家