深度學習-目標檢測（物體檢測）

NI-DL 應用框架：圖像分類，目標檢測，分割提取。

底層：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++

上層：C#.NET Winform

 

【物體檢測】

識別圖中包含的每一個物體的位置、名稱類別、及可信度。

 

對於樣本圖像的缺陷位置進行標記塗抹，進行訓練，對新圖像就可快速的預測出此圖像中全部的缺陷位置。