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《------往期经典推荐------》
项目名称
1.【YOLOv4和Darknet实现坑洼检测】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介
本项目旨在通过深度学习模型对啤酒瓶的瑕疵进行自动化检测。啤酒瓶作为食品包装的关键部分，其质量直接关系到产品的安全性和消费者的满意度。传统的人工检测方法效率低且容易出错，而自动化检测系统能够提高检测精度和效率。本项目采用了Faster R-CNN和Mask R-CNN这两种先进的目标检测和实例分割模型。这些模型在处理复杂的图像场景、定位瓶身的瑕