Maria Torculas – NVIDIA 技術博客
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Tue, 25 Apr 2023 05:16:36 +0000
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如何使用 NVIDIA Omniverse Replicator 使用合成數據訓練缺陷檢測模型
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-train-a-defect-detection-model-using-synthetic-data-with-nvidia-omniverse-replicator/
Mon, 17 Apr 2023 03:30:08 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6730
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根據美國質量協會（ ASQ ）的說法，缺陷會讓制造商付出 幾乎占總銷售收入近20%的代價。我們每天互動的產品，如手機、汽車、電視和電腦，需要精確制造，以便在不同的條件和場景下提供價值。 基于人工智能的計算機視覺應用程序正在幫助發現制造過程中的缺陷，比傳統方法更快、更有效，使公司能夠提高產量，交付質量一致的產品，并減少誤報。事實上，根據一項研究，如今 64% 的制造商已經部署了人工智能來幫助日常活動， Google Cloud生產報告指出39% 的制造商使用人工智能進行質量檢查. 為這些視覺應用提供動力的人工智能模型必須經過訓練和調整，以預測許多用例中的特定缺陷，例如： 訓練感知人工智能模型需要收集特定缺陷的圖像，這在生產環境中既困難又昂貴 NVIDIA Omniverse Replicator可以通過生成合成數據以引導人工智能模型訓練過程。
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