sagemaker defect detection:使用Amazon SageMaker从其图像检测产品中的缺陷 源码

使用Amazon SageMaker进行视觉检查自动化 该解决方案使用端到端深度学习工作流程检测产品缺陷,以在制造过程中进行质量控制。该解决方案将输入产品图像,并使用边界框识别缺陷区域。特别是,此解决方案使用在(请参阅)上实现了实现。 概述 输入数据的外观如何? 输入的是有缺陷/无缺陷产品的图像。这是演示中使用的示例 如何准备数据以输入模型? 有数据准备和预处理步骤,笔记本中应遵循这些步骤。 有什么输出? 缺陷的分类和检测以及带有边界框(如果有)的缺陷类型。 估计费用是多少? 端到端运行该解决方案的成本大约为8美元。请确保您已在阅读了清洁部分。 数据流的外观如何? 解决方案详细信息 背景 根据,超级自动化是2020年的第一趋势,并将在未来继续发展。在制造业方面,超自动化的主要障碍之一是在以下领域:尽管人类的进步很大,但人类的参与仍在努力减少,并且智能系统很难与人类的视觉识别能力相提并论并成