基于VM界面层的多类别缺陷统计方案

本文针对多分类任务下的缺陷统计需求,对比分析了两种VM方案

2022-11-15 14:34:01 228 3

训练误差与泛化误差的关系

本文简要说明了训练误差与泛化误差在对应条件下的关系及影响趋势

2022-09-30 14:32:52 684 0

训练过程中对于误差值的理解

本文简要说明了误差值可能存在的理解误区及其潜在意义

2022-09-01 20:09:58 595 1

模型优化方法---预测耗时篇

工业场景通常对模块耗时上限及耗时稳定性有较高要求,针对常用的目标检测、缺陷检测和字符训练三种算法类型,本文提供了几种缩短模块耗时的方法,以及一种提高耗时稳定性的方法。

2022-08-09 16:30:21 736 0

多分类分割任务下实现指定类别的阈值调整

针对需要单独调整某一类别阈值的多分类分割项目,本文提供了一种简单的拆解方法

2022-07-01 15:16:04 728 1

一种提升OCR模型识别率的优化方法

本文介绍了一种容易被忽视的OCR模型优化方法

2022-06-23 10:27:41 903 2

多分类分割任务下的标注问题及解决思路

本文介绍了一种可查找和替换指定类别名的思路与方法。

2022-06-20 20:29:59 603 2

模型优化方法---通用基础篇

本文列举了深度学习项目过程中,需要注意的基础要点,通常离不开样本量、标注规范、成像质量以及与项目适应的训练算法。

2022-05-19 20:39:13 1039 3

模型优化方法---VM算法平台预测篇

本文根据个人经验整理了几个常见的模型优化方法,下面开始讲VM算法平台

2022-05-10 21:10:10 2058 0

模型优化方法---VisionTrain训练篇

本文根据个人经验整理了几个常用的模型优化方法,先从VisionTrain开始讲起!

2022-04-28 13:48:11 2848 3