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2022暑期项目实训(二)
2022-07-06 10:10:00 【Kamigen】
一、前期工作安排
6月21日召开组会进行分工安排后,考虑到大家的知识储备和对项目的了解有一定差别,为保证6月25日能够顺利完成计划任务,小组在6月22日晚再次召开组会,每位成员汇报自己当天的工作进度,进行汇总。开会研究后认为任务安排比较合理,各组都能在规定时间内完成任务,工作开始有序推进。
二、当前阶段进度
论文组&项目组:
在模型训练方面采用迁移学习,同时对yolo进行了学习。
分析了yolo v1,v2,v3算法的结构和特点,可发现v3更优秀。在《智能装配中基于yolo v3的工业零件识别算法研究》中了解到mish激活函数,以此改进yolo v3模型可提高识别准确度。
针对数据集较少的问题,提出几种数据增强方法:旋转、缩放、平移生成新的图片;通过高斯模糊和边缘检测提取图片的特征。简单了解了对边缘检测的Canny算法。
小程序组:
目前已经可以实现小程序选取图片、将图片发送到WEB服务器上、从WEB服务器上获取处理结果、展示结果,但尚未与后端连接。
模型优化组:
根据官方ppt和文档步骤,了解到基础的api使用步骤,成功运行了官方模型demo。
算法组:
算法组的工作最多,同时也负责对整个团队进行总体规划和分工安排。算法组的工作内容涵盖了web前端,论文阅读,数据预处理,数据增强,模型选择,模型训练等各个方面。目前模型的推理准确度和速度较好,下一步将部署到后端,同时继续寻找方案提升模型准确度。
三、下一阶段目标
下一阶段指6月27日至中期答辩前的一段时间,下述任务计划于中期答辩之前完成,并将具体工作内容记入中期答辩ppt。
论文组:
学习特征工程相关方法。
项目组:
整理近期的会议记录和开发日志;根据其他小组的需求绘制图表。
模型优化组:
学习、部署TF-Serving;尝试使用Intel优化现有模型。
小程序组:
连接后端,实现图片上传、检测结果及耗时的回传和展示。
算法组:
实现带有置信度的缺陷定位算法;进行一定的特征工程;开发前后端,实现单张和多张图片的检测;使用Tensorflow重构部分模块。
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