靠这个算法，发现了一个大缺陷！

在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。

随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，由于知识点比较繁杂，无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学，只能依靠网上零散的资料学习，很难高效成长进步。

为此，咕泡教育现邀请到「人工智能实战专家 - 唐宇迪博士」，专为深度学习的同学开设了「深度学习缺陷检测实战篇」 ，课程将会从环境配置、基础算法分析、实战讲解三部分展开帮助学习背后根本原理。

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从理论基础到核心原理

集中精力各个击破！

讲师介绍

课程大纲

上课时间：5月18日-19日，每晚20:00-22:30

课程服务：录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置

Day1：深度学习必备核心算法通俗解读

1. 神经网络模型细节知识点分析.
2. 神经网络模型整体架构解读.
3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.

Day2：深度学习缺陷检测实战

1. 缺陷数据标注与数据集构建.
2. YOLOV5模型训练全流程解读.
3. 基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型.
4. 如何快速进行论文实验分析与模板化建模.

注：本次训练营会PPT课件、课堂笔记。 PPT课件、课堂笔记会在5月19日统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。

☑ 名师助力 ☑ 含金量高 ☑ 提升专业能力

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福利较大，限前200名

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注意：已整理到网盘 , 添加助理微信 , 报名课程后免费领取 , 名额有限！

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