案例介绍
轻量化多任务模型搭建: 以VGG式的单路⽹络架构作为模型总体结构，基于Pytorch框架搭建了在训练和推理阶段统
⼀的单路轻量化多任务CNN模型， 解决了在计算能⼒较差的CPU上的实时运⾏问题；
智能⼈机交互开发及部署： 设计系统⼈机交互逻辑，利⽤Qt开发⼀款质量监测软件，集成先进CNN模型，最终在
NVIDIA Jetson-nano边缘设备上进⾏实际部署，实现实时监测及⼈机交互功能；
⼈机交互系统软件开发： 利⽤Qt开发⼀款退役电器表⾯缺陷检测软件，编写基于YOLOv⾯向退役电⼦产品表⾯缺
陷的⼈机交互识别系统，实现运动控制—图像采集—缺陷检测的实时显⽰；
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