深度学习
执行一个共同的目视检查工作流和基于图像内容识别缺陷。
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概述
您可以使用大型数据集与深度学习,所以适当的数据管理是非常重要的;然而,本例中的数据集是小出于演示目的。
imageDatastore
您可以导入和修改网络与您的测试数据。
您可以使用数据和修改网络训练classifer新形象。有各种各样的培训选项可供选择。在这个步骤中使用的示例是一个简单的培训配置,包括优化器,数量的时代,最初的学习速度,和阴谋。训练一个模型可以花费很多时间根据您的GPU和CPU资源。
在最后的步骤中,您要加载模型并使用测试数据模型的准确性。
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