https://github.com/zongxr/industrial-algorithm-competition

全国工业大数据算法大赛，省赛二等奖解决方案，已经过实际生产线验证。包括视觉检测模型和动态误差补偿模型。
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cv docker machinelearning python tensorflow

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全国工业大数据算法大赛，省赛二等奖解决方案，已经过实际生产线验证。包括视觉检测模型和动态误差补偿模型。

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/zongxr/industrial-algorithm-competition
• Owner: ZongXR
• License: gpl-3.0
• Created: 2021-10-18T08:12:06.000Z (over 4 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2021-12-20T07:19:19.000Z (over 4 years ago)
• Last Synced: 2025-03-27T16:09:29.130Z (about 1 year ago)
• Topics: cv, docker, machinelearning, python, tensorflow
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 19.5 MB
• Stars: 20
• Watchers: 2
• Forks: 7
• Open Issues: 1
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

          
Industrial-Algorithm-Competition

全国工业大数据算法竞赛

更新日志


版本号更新日期更新内容

0.1.0.02021年10月18日新增视觉检测模型

0.1.1.02021年10月18日视觉检测pipeline模型去掉边缘检测;
提升视觉检测准确率

0.1.2.02021年10月18日新增误差补偿模型

0.1.3.02021年10月18日视觉检测模型同时输出两个类的预测概率

0.1.3.12021年10月19日添加了一些说明

0.1.3.22021年10月19日修复BUG

0.1.4.02021年10月20日现在可以同时部署多个模型

项目经验



在分类问题中，如果loss还在下降，而accuracy保持不变，那么不要着急，多训练几轮accuracy就上来了



任务描述

分类任务

合格品不合格品检测


合格品




不合格品




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请求参数含义

instances4维张量转成的数组

回归任务

动态误差实时补偿


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请求参数含义

instances2维张量转成的数组