课程大纲

课程亮点

本课程重点分析讲解工业领域的难点，包括了小缺陷检测，超大图小缺陷检测，对比度不明显的缺陷检测、以及少样本的缺陷检测等工业难点，并给出相应的案例解决方案。除此之外，本课程还简单介绍pytorch 框架和opencv 基础功能，以及各种工业算法中的评价指标和CV大模型在工业场景中的简单应用，拓展丰富大家做项目的思路。

小目标检测案例：

低对比度案例：

少量样本学习的案例：(10张训练数据集)

异常检测案例：

学后收获

• 对工业检测算法的应用有较为深刻的认识；
• 独立解决工业缺陷检测中场景的难点；
• 收获一套完整的工业缺陷检测算法；

面向人群

• 刚入门机器视觉的本科生、研究生，重点是企业视觉开发人员；
• 想要解决常见工业难点的学员；
• 使用机器视觉落地工业缺陷检测项目的学员。

课程特色

• 以解决工业场景疑难问题为主，辅助基础知识学习。
• Cv大模型在工业领域的探讨和尝试。
• 对算法部署的引申以及做项目时需要关注考虑的问题。

课程答疑

本课程答疑主要在本课程对应的鹅圈子中答疑，学员学习过程中，有任何问题，可以随时在鹅圈子中提问。

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