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龍哥教你學視覺—tensorflow目標檢測LabVIEW深度學習教程

tensorflow目標檢測LabVIEW深度學習教程

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  • 龍哥教你學視覺—tensorflow目標檢測LabVIEW深度學習教程套餐介紹


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    課程詳情請聯系助教了解哦~


    深度學習的發展

    隨著機器學習, 深度學習的發展,很多人眼很難去直接量化的特征, 深度學習可以搞定, 這就是深度學習帶給我們的優點和前所未有的吸引力。很多特征我們通過傳統算法無法量化,或者說很難去做到的, 深度學習可以搞定。特別是在圖像分類, 目標檢測這些問題上取得了顯著的提升。下圖是近幾年來深度學習在圖像分類問題上取得的成績。

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    之所以提出上面的算法, 是因為這些算法給其他領域提供了很多參考和借鑒意義。比如本文討論的缺陷檢測, 上面的很多網絡的特點,以及方法都給了我們很多的啟發,我們在設計網絡結構的時候,配合自己在產線部署的硬件性能,設計適合項目的網絡結構。

    當然,深度學習的方法用來檢測,也有自己的很多缺點。例如:數據量要求大,工業數據收集成本高。但是隨著數據增強技術,無監督學習的不斷進步,在某些應用場景上,這些缺點漸漸被隱藏了。例如學術界正在研究的,自動網絡結構設計,自動數據標注等等。所以作者認為隨著技術的發展,這個領域將會得到很大的提升,人工檢測終將會被機器檢測替代。然后你看到的無人工廠更加會無人化~


    視覺軟件工程師目前現狀

    目前深度學習從業人員薪資處于高位,且屬于人才緊缺的行業,就業前景廣闊。

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    為什么做這次個課程?


    ●   機器視覺缺陷檢測的痛點

    ●   仍存在下面主要的問題和難點


    1) 受環境、光照、生產工藝和噪聲等多重因素影響,檢測系統的信噪比一般較低,微弱信號難以檢出或不能與噪聲有效區分。如何構建穩定、可靠、魯棒的檢測系統,以適應光照變化、噪聲以及其他外界不良環境的干擾,是要解決的問題之一。


    2) 由于檢測對象多樣、表面缺陷種類繁多、形態多樣、復雜背景,對于眾多缺陷類型產生的機理以及其外在表現形式之間的關系尚不明確,致使對缺陷的描述不充分,缺陷的特征提取有效性不高,缺陷目標分割困難;同時,很難找到“標準”圖像作為參照,這給缺陷的檢測和分類帶來困難,造成識別率尚有待提高。


    3) 機器視覺表面缺陷檢測,特別是在線檢測,其特點是數據量龐大、冗余信息多、特征空間維度高,同時考慮到真正的機器視覺面對的對象和問題的多樣性,從海量數據中提取有限缺陷信息的算法能力不足,實時性不高。


    4) 與機器視覺表面檢測密切相關的人工智能理論雖然得到了很大的發展,但如何模擬人類大腦的信息處理功能去構建智能機器視覺系統還需要理論上的進一步研究,如何更好的基于生物視覺認識、指導機器視覺得檢測也是研究人員的難點之一。


    5) 從機器視覺表面檢測的準確性方面來看,盡管一系列優秀的算法不斷出現,但在實際應用中準確率仍然與滿足實際應用的需求尚有一定差距,如何解決準確識別與模糊特征之間、實時性與準確性之間的矛盾仍然是目前的難點。


    傳統算法在某些特定的應用中已經取得了較好的效果,但仍然存在許多不足。例如:圖像預處理步驟繁多且具有強烈的針對性,魯棒性差;多種算法計算量驚人且無法精確的檢測缺陷的大小和形狀。而深度學習可以直接通過學習數據更新參數,避免了人工設計復雜的算法流程,并且有著極高的魯棒性和精度。


    能幫到大家什么?

    課程目標:

    1、讓沒有任何python,tensorflow基礎的學員學習到如何搭建深度學習訓練平臺。

    2、學會使用imglabel軟件標注圖片,弄清楚怎么樣標注目標

    3、學會利用labview調用tensorflow進行ssd/faster-rcnn模型的訓練

    4、學會利用labview實現觀察模型訓練過程loss曲線

    5、學會利用labview調用tensorflow進行ssd/faster-rcnn模型的評估

    6、學會利用labview實現觀察模型評估結果圖像

    7、學會利用labview實現導出tensorflow凍結圖模型文件pb

    8、學會利用labview實現導出tensorflow凍結圖模型文件pb轉為openvino模型文件IR

    9、學會利用labview實現tensorflow/openvino 模型pb/IR文件的加載

    10、學會利用labview實現tensorflow/openvino 模型pb/IR文件的圖像測試目標檢測

    11、案例:貓狗數據集,引腳缺陷檢測數據集,金屬切削缺陷檢測數據集,涂膠缺陷檢測數據集,元件缺陷檢測數據集,開關缺陷檢測數據集,藥丸缺陷檢測數據集,

    12、動態檢測案例:五金件缺陷檢測


    主要知識點:

    1Tensorflow-GPU環境的搭建

    Tensorflow object環境搭建

    學會如何標注圖片

    如何labview快速通過遷移學習訓練自己的模型

    如何利用labview生成優化后的OPENVINO模型IR

    如何利用labview調用訓練后的PB模型和IR模型進行目標檢測


    課程介紹

    針對很多學員不了解labview中如何調用tensorflow進行深度學習模型的訓練和調用,推出一整套完整的簡潔易學的視頻課程,使學員能在沒有任何深度學習理論基礎,不懂python編程語言的前提下,使用labview訓練和部署深度學習模型,并配備相關案例視頻。


    課程目錄

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    課程精華:

    Tensorflow環境搭建

    Object_detection api安裝

    相關py文件編譯測試

    測試tensorflow目標檢測

    學習如何使用labimg標注

    如何生成label文件

    如何生成tfrecord文件

    如何使用SSD模型訓練train數據

    如何觀察tensorboard的訓練過程

    如何分析loss變化

    如何評估訓練好的ckpt文件

    觀察評估圖像的檢測結果

    生成凍結圖模型pb文件

    Labview將Pb文件優化生成openvino模型IR文件

    Labview調用凍結圖pb文件進行目標檢測

    Labview調用openvino模型IR文件進行目標檢測

    案例分析


    案例:貓狗數據集,引腳缺陷檢測數據集,金屬切削缺陷檢測數據集,涂膠缺陷檢測數據集,元件缺陷檢測數據集,開關缺陷檢測數據集,藥丸缺陷檢測數據集


    動態案例分析:五金件外觀缺陷實時檢測案例

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    1、 本期眾籌課程有哪些亮點?

    1、全網第一套labview進行深度學習訓練和模型部署的完整教程,滿足從業人員使用labview完成相關編程的需求。

    2、該套課程不需要有很強的labview視覺編程基礎,小白學員即可進行學習

    3、該套課程不需要有很強的python語言編程基礎,小白學員即可進行學習

    4、labview對cpu上推理深度學習模型進行了優化,其運行速度和效率優于python平臺

    5、課程不僅講授了環境配置,labview訓練和調用的編程方法,還講解了大量的案例,手把手幫助學員學會如何在labview中應用深度學習

    6、課程贈送相關工業圖像數據集,其價值遠遠大于課程本身。


    2、用戶購買后,將會獲得哪些收益?

    1、全網唯一完整labview調用深度學習視頻教程,極大提高學員技術水平。

    2、掌握最有前景的深度學習技術,使自身技術在未來5-10年處于高端水平。

    3、目前深度學習缺陷檢測職位薪資水平處于高位,學習后找到更高薪資的職位。

    4、800分鐘視頻教程,2年觀看期

    5、500M深度學習數據樣本

    6、全網唯一完整的labview調用深度學習訓練和部署的源碼,比NI官網更全面。


    課程適合哪些人群?

    1、適用于labview行業從業者利用labview進行深度學習應用;

    2、適用于plc電氣工程師利用labview進行深度學習應用編程;

    3、適用于機械工程師利用labview進行深度學習應用編程;

    4、適用于在校大學生/研究生利用labview實現課程設計和課題研究;

    5、適用于IT互聯網行業人群快速掌握tensorflow訓練的流程;


    學生或新手能不能學會?

    學生或新手可以直接學習,課程不涉及python編程,不需要python基礎,不涉及到理論的理解,課程手把手教學員如何一步步進行環境配置和訓練調用,讓學員直接掌握深度學習動手實踐的能力,只要跟著視頻做就能學會應用。


    老手有沒有必要入手? 

    老手必須入手,深度學習一定是未來5-10年的高端技術,為自動化或互聯網行業提供的新的有效的解決方案,針對傳統視覺算法需要手動設計特征提取方法的弊端,深度學習模擬人的大腦神經網絡運行模型,通過計算機強大的運算能力,能擬合出比傳統算法適用性更強的模型,解決了行業內的難題。國內外大型自動化公司都在積極研發深度學習技術,作為老手一定要盡快更新技術,不被時代所拋棄,保持競爭力。


    參與課程須知

    1、如何加入眾籌專屬學員群?

    ① 活動專屬學員qq群

    已購買本活動任一眾籌套餐學員,請添加龍哥課程助教木木微信:18123773580,備注填寫訂單號(即:微信或支付寶,支付成功界面顯示的“商戶單號”)

    *注意:對本次活動,有任何購買或課程知識點疑問(不包含技術解答),可添加助教木木微信:18123773580咨詢。

    2、關于發貨時間

    購買即可觀看,視頻通過網盤下載,分配對應賬號和密碼。

    屆時會在眾籌活動qq群、微信群已公告形式通知大家,請相互告知。


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    助教木木:18123773580

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