案例介绍
在物料人工装盒过程中潜在遗漏风险，提出基于深度学习检测的解决方案，基于Yolov5算法开发实现，完成视频抽帧、半自动标注、模型训练、部署验证等工作，在由Jetson Nano与Basler相机组成的硬件系统上落地应用。最后稳定运行准确率可以达100%
案例图片
相似案例推荐
其他人才的相似案例推荐
-
Colortool 数据标注工具
基于PyQt6的桌面应用，用于图像和视频的数据标注，应用提供
-
身份证OCR
项目功能： 数据生成部分-自动生成身份证正反面图片、生成伪
-
内部测试录屏软件
项目功能： 前端-pyqt桌面级软件 包括录屏、项目选择、
-
大模型自动化测试平台
项目功能包括：测试数据自动下发、在线测试、离线测试、自动结果
-
铜院学分库
主要内容是对个人的学分进行可视化，里面用到的技术是数据库的增
-
星桥
基于boss的大数据技术岗位分析系统 我的负责的工作是爬取
-
Kaggle ISIC2024
在Kaggle ISIC2024中，要求开发基于图像的算法，
-
大型金融机构财务自动化项目
财务制单机器人是基于人工智能技术，能快速高效地完成财务数据录
-
微信，企业微信自动化
通过自动化脚本，能够定时发送信息、自动回复消息、批量添加好友
-
遥感小程序
一款可以实现遥感问答、遥感影像Ndvi产品、融合影像、医疗顾
-
itdata
该项目为程序员专用网站，具有导航功能，含有许多程序员需要用的
-
bing-simple
主要内容：将bing搜索引擎界面简化，仅保留了简单的搜索功能
微信接收人才推送
关注猿急送微信平台，接收实时人才推送
接收人才推送
联系聘用方端客服