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HR理念
如何使用
任何人都可以轻松创建深度学习模型
并应用到生产现场
SuaKIT使用流程
借助SuaKIT直观的用户界面
任何人都可以轻松创建和测试深度学习模型
Segmentaion
Classification
Detection
01.图像加载
加载要学习/测试的正常
和有缺陷的图像
02.图像分类
将图像分类为以下组：
训练/验证/测试
03.标记
标记每种缺陷类型的
图像缺陷部分
04.模型创建
分析标记图像
以生成深度学习模型
05.检测
验证模型检测到的
缺陷区域
06.导出模型
导出生成的模型并将其与现有的
C ++ / C＃软件结合使用
01.图像加载
加载要学习/测试的正常
和有缺陷的图像
02.图像分类
将图像分类为以下组：
训练/验证/测试
03.标记
根据产品/缺陷类型
分类标记图像
04.模型创建
分析标记图像
以生成深度学习模型
05.检测
验证按类型分类的
图像
06.导出模型
导出生成的模型并将其与现有的
C ++ / C＃软件结合使用
01.图像加载
加载正常和有缺陷的图像
进行训练/测试
02.图像分类
将图像分类为以下组：
训练/验证/测试
03.标记
标记每种缺陷类型的
图像缺陷部分
04.模型创建
分析标记图像
以生成深度学习模型
05.检测
测试并确认模型检测到的
产品/缺陷区域
06.导出模型
导出生成的模型并将其与现有的
C ++ / C＃软件结合使用
SuaKIT 应用流程
SuaKIT可以通过以下程序应用
