课程大纲
课程亮点
本课程重点分析讲解工业领域的难点，包括了小缺陷检测，超大图小缺陷检测，对比度不明显的缺陷检测、以及少样本的缺陷检测等工业难点，并给出相应的案例解决方案。除此之外，本课程还简单介绍pytorch 框架和opencv 基础功能，以及各种工业算法中的评价指标和CV大模型在工业场景中的简单应用，拓展丰富大家做项目的思路。
小目标检测案例：
低对比度案例：
少量样本学习的案例：(10张训练数据集)
异常检测案例：
学后收获
对工业检测算法的应用有较为深刻的认识； 独立解决工业缺陷检测中场景的难点； 收获一套完整的工业缺陷检测算法；
面向人群
刚入门机器视觉的本科生、研究生，重点是企业视觉开发人员； 想要解决常见工业难点的学员； 使用机器视觉落地工业缺陷检测项目的学员。
课程特色
以解决工业场景疑难问题为主，辅助基础知识学习。 Cv大模型在工业领域的探讨和尝试。 对算法部署的引申以及做项目时需要关注考虑的问题。
课程答疑
本课程答疑主要在本课程对应的鹅圈子中答疑，学员学习过程中，有任何问题，可以随时在鹅圈子中提问。
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