摘要:
总体路线图 一个能上线的大模型 Agent 应用,通常经历 7 个阶段: 模型选用 → 模型下载与本地部署(或接入云端 API) → 工具编写:Function Calling / MCP 服务 → 知识增强:RAG 检索 → 单 Agent 封装(+ Skills 技能包) → 多 Agent 编 阅读全文
posted @ 2026-09-19 17:17
鬼门元歌
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摘要:
工业质检必修的机器视觉入门课程 —— 从数据标注到产线部署,一套代码打通"旋转目标检测 + 异常检测"双模型流水线。技术栈:ultralytics(YOLO11-OBB) + onnxruntime + anomalib>=1.0 + OpenCV全文代码基于课程实录整理,标注【补全】/【扩展】的片 阅读全文
posted @ 2026-09-14 14:46
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摘要:
工业视觉之工业质检实战:从标注数据到格式转换到工业质检视觉模型训练全流程 摘要:本文完整记录一个工业视觉项目的全链路实现:用训练好的 YOLOv8-seg ONNX 模型对原始图片自动预标注,经 LabelMe 人工修正后,通过自研转换器批量转为 YOLO 分割格式,可视化质检后进入训练;训练好的模 阅读全文
posted @ 2026-09-14 08:39
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摘要:
目录 一、项目背景与效果 二、技术方案总览 三、环境准备 四、数据标注(LabelMe) 五、数据格式转换:LabelMe(JSON) → YOLO(TXT) 六、模型训练 七、ONNX 导出 八、推理部署:预处理 + 检测/分割封装类 九、上色主流程 十、常见问题与调优 一、项目背景与效果 古籍数 阅读全文
posted @ 2026-09-13 21:22
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摘要:
PLC 到机器视觉编程:新手快速实战(YOLO26 + Ultralytics) 适合人群:做过 PLC/工控,想切入机器视觉的工程师;或刚入门深度学习的新手。学完你能做到:安装环境 → 跑通官方小数据集 → 完整训练一个自己的目标检测模型 → 看懂训练指标 → 掌握前后处理原理 → 导出 ONNX 阅读全文
posted @ 2026-09-13 15:10
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