3.40 AI大赛实战：钢铁缺陷检测，从数据预处理到模型调优完整流程
引言
本文通过钢铁缺陷检测AI大赛案例，演示从数据预处理到模型调优的完整流程。
一、问题定义
1.1 任务概述
# 问题定义defsteel_defect_detection_task():""" 钢铁缺陷检测任务 """print("="*603.40 AI大赛实战：钢铁缺陷检测，从数据预处理到模型调优完整流程
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引言
YOLO是实时目标检测的代表算法，从V1到V11经历了巨大发展。本文将深入解析YOLO的演进历程。
一、YOLO演进
1.1 版本演进
# YOLO演进
def yolo_evolution():"""YOLO演进历程""&…
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引言
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一、应用场景概览
1.1 六大应用场景
# 视觉算法应用场景
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引言
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一、规划问题概述
1.1 问题类型
# 规划问题类型
def optimization_problem_types():"&qu…
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引言
Faster R-CNN是两阶段检测的巅峰之作，通过RPN网络实现端到端训练。本文将深入解析Faster R-CNN的架构。
一、Faster R-CNN架构
1.1 整体架构
Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN
# Faster R-CNN架构
def fas…
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引言
图像分类、目标检测、实体分割是计算机视觉的三大核心任务。本文将深入解析这三个任务的定义、方法和应用。
一、图像分类
1.1 任务定义
图像分类是给定一张图像，判断它属于哪个类别。
# 图像分类
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引言
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一、R-CNN概述
1.1 算法流程
R-CNN的流程：候选区域生成 -> 特征提取 -&g…
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引言
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一、Fast R-CNN改进
1.1 主要改进
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