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附源码！【工业缺陷检测】OpenCV+YOLO实战！算大佬带你一小时带你速通缺陷检测领域，小白也能轻松上手！-AI/机器学习/深度学习/毕设/目标检测

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2026-03-03 15:53:04

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感谢小伙伴们的收看，课程配套籽料、源码笔记+入门学习路线图已全部整理。

计算机视觉

工业缺陷检测

深度算法局发消息

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缺陷检测先导片P1

59:38

零基础入门AI人工智能学习路线图P2

12:05

【基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战】1-任务需求与项目概述

04:13

2-数据与标签配置方法

08:19

3-标签转换格式脚本制作

08:20

4-各版本模型介绍分析

06:58

5-项目参数配置

05:15

6-缺陷检测模型训练

06:02

7-输出结果与项目总结

08:46

【Semi-supervised布料缺陷检测实战】1-任务目标与流程概述

09:20

2-论文思想与模型分析

11:00

3-项目配置解读

08:47

4-网络流程分析

06:37

5-输出结果展示

05:38

【Opencv图像常用处理方法实例】1-计算机眼中的图像

09:20

2-视频的读取与处理

10:57

3-ROI区域

04:19

4-边界填充

05:08

5-数值计算

09:17

6-图像阈值

07:52

7-图像平滑处理

07:55

8-高斯与中值滤波

06:15

9-腐蚀操作

06:50

10-膨胀操作

03:06

11-开运算与闭运算

02:56

12-梯度计算

02:45

13-礼帽与黑帽

03:22

【基于Opencv缺陷检测项目实战】1-任务需求与环境配置

04:49

2-数据读取与基本处理

06:41

3-缺陷形态学操作

06:36

4-整体流程解读

05:01

5-缺陷检测效果演示

09:04

【基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目】1-数据与任务概述1-数据与任务概述

03:57

2-视频数据读取与轮廓检测

05:37

3-目标质心计算

08:22

4-视频数据遍历方法

07:23

5-缺陷区域提取

09:27

6-不同类型的缺陷检测方法

08:41

7-检测效果演示

03:55

【基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战】1-PascalVoc数据集介绍

09:12

2-项目参数与数据集读取

10:36

3-网络前向传播流程

06:30

4-ASPP层特征融合

11:23

5-分割模型训练

05:52

【Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目】1-数据集与任务概述

06:18

2-开源项目应用方法

07:01

3-github与kaggle中需要注意的点

06:24

4-源码的利用方法

12:08

5-数据集制作方法

11:09

6-数据路径配置

09:02

7-训练模型

05:19

8-任务总结

06:09

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