Die industrielle Qualitätskontrolle erfordert hohe Genauigkeit und Robustheit, und die Anpassungsmöglichkeiten von YOLOv12 können diese Anforderungen erfüllen:
1. die Phase der Datenaufbereitung::
- Beschriften Sie defekte Proben mit LabelImg und beachten Sie dabei die unterschiedlichen Lichtverhältnisse
- Die Datenverbesserung konzentriert sich auf die Verwendung von ColourJitter und MotionBlur.
- Aufteilung der Trainings-/Validierungs-/Testmenge durch 8:1:1
2. die Lernkonfiguration Migration::
- Gewichte für das Vortraining laden: model = YOLO('yolov12m.pt')
- Einfrieren der ersten 20 Schichten des Backbone-Netzes: freeze=[0,19]
- Anfangswert lr = 0,001 und Abklingen durch Kosinus
3. wichtige Ausbildungstechniken::
- Aktivieren Sie das Training "Rechteck", um das Auffüllen zu reduzieren.
- Focal Loss hinzufügen, um das Ungleichgewicht der Proben zu beheben
- Vermeidung von Überanpassung durch frühzeitiges Abbrechen (PATIENCE=50)
4. das Programm für den Einsatz::
- Einsatz in industriellen Produktionslinien mit ONNX-TensorRT
- Entwicklung von visuellen Django/Flask-Schnittstellen
- Integriertes PLC-Kommunikationsmodul löst Sortiervorgänge aus
Typische Implementierungen zeigen, dass 3,000张样本训练后mAP@0.5可达92.3% ≤15ms benötigt, um ein einzelnes Stück zu erkennen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelYOLOv12: ein Open-Source-Tool für die Echtzeit-Erkennung von Bild- und VideozielenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das YOLOv12-Modell in industriellen QC-Szenarien schnell umsetzen?
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