産業製造では、深層学習モデルを導入することで生産性向上や新しいアプリケーションが可能になるが、十分なデータ収集とラベリングが困難。画像合成方法を使用して自動的に生成されたトレーニングデータを評価。RetinaNetとFaster R-CNNの結果は、最適化されたスケーリング条件下で類似したオブジェクトを区別することが重要であることを示唆。
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by Nico... 於 arxiv.org 03-11-2024
深入探究
目錄
産業用端子ストリップオブジェクト検出における合成トレーニングデータの影響調査
Investigation of the Impact of Synthetic Training Data in the Industrial Application of Terminal Strip Object Detection
他の産業用途でこのアプローチがどれだけ有効か?
反論
革新的問題
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