1.改进CNN&FCN的现源晶圆缺陷分割系统
2.Ubuntu系统-FFmpeg安装及环境配置
3.FCOS:论文与源码解读
4.fcnt1.h:No such file or directory是什么意思?
5.深度学习语义分割篇——FCN原理详解篇
改进CNN&FCN的晶圆缺陷分割系统
随着半导体行业的快速发展,半导体晶圆的现源生产需求与日俱增,然而在生产过程中不可避免地会出现各种缺陷,现源这直接影响了半导体芯片产品的现源质量。因此,现源基于机器视觉的现源eclipse源码演示晶圆表面检测方法成为研究热点。本文针对基于机器视觉的现源晶圆表面缺陷检测算法进行深入研究。
在实验中,现源我们采用三种方式对样本晶圆进行成像。现源第一种方式使用工业显微相机,现源配备白色环光,现源成像分辨率高达×,现源位深度为,现源视野约为5.5mm ×3.1mm。现源第二种方式使用相机 MER--GM,现源配有蓝色环光和2倍远心镜头,物距mm,成像分辨率×,位深度,视野宽4.4mm,精度为2jum。第三种方式采用相机 Manta G-B,白色环光LTS-RN-W,镜头TY-A,支付完成页面源码物距mm,成像分辨率×,位深度8,视野宽3mm,精度1 jum。
传统的基于CNN的分割方法在处理晶圆缺陷时存在存储开销大、效率低下、像素块大小限制感受区域等问题。而全卷积网络(FCN)能够从抽象特征中恢复每个像素所属的类别,但在细节提取和空间一致性方面仍有不足。
本文提出改进DUC(dense upsampling convolution)和HDC(hybrid dilated convolution),通过学习一系列上采样滤波器一次性恢复label map的全部分辨率,解决双线性插值丢失信息的问题,实现端到端的分割。
系统整合包括源码、环境部署视频教程、数据集和自定义UI界面等内容。
参考文献包括关于机器视觉缺陷检测的研究综述、产品缺陷检测方法、基于深度学习的产品缺陷检测、基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测、基于深度学习的子弹缺陷检测方法、机器视觉表面缺陷检测综述、地方棋牌游戏源码基于图像处理的晶圆表面缺陷检测、非接触超声定位检测研究、基于深度学习的人脸识别方法研究等。
Ubuntu系统-FFmpeg安装及环境配置
FCN-4是一个应用于音频自动标注的全卷积神经网络,使用该网络进行mp3音频自动标注任务需要Librosa依赖库和ffmpeg工具。Librosa库的安装问题中,若安装结果中出现提示内容,说明librosa依赖库安装成功。在调用librosa包过程中,可能会遇到缺失其他相关依赖的问题,如缺少_bz2模块和_lzma模块,这需要将python3.6路径下的_bz2库拷贝到python3.7对应目录下,同时保证python3.7的目录下存在bz库文件,或从网上下载或从其他存在该文件的环境中复制到目标环境。对于找不到sndfile库的问题,使用命令行执行安装指令。在安装FFmpeg工具时,首先需要下载安装wget工具,然后下载并解压ffmpeg的源码安装包。在下载过程中,如果遇到无法通过认证检查的情况,可以通过在命令行中加入取消认证检查的选项来解决。下载完成后,红包强制分享源码使用解压命令将安装包解压至指定目录。接下来,创建ffmpeg文件夹作为安装路径,并进入源码包目录,执行config程序完成安装配置。若执行config程序时报错“nasm/yasm not found or too old. Use …”,需要先安装yasm,然后再重新执行配置程序。完成配置后,执行编译&安装指令,安装完成后,ffmpeg应存在于指定的安装路径下。配置环境变量时,将ffmpeg的绝对路径添加到PATH环境变量中。若在检测ffmpeg安装情况时出现找不到共享库文件的错误,需要在/etc/ld.so.conf.d/路径下创建文件“ffmpeg.conf”,并写入/usr/local/ffmpeg/lib路径。最后,通过命令行输入“which ffmpeg”或“ffmpeg -h”来测试是否配置成功。若以上步骤完成仍报错“audioread.exceptions.NoBackendError”,可以考虑修改库文件中的后端调用指令,将COMMAND = (‘ffmpeg’, ‘avconv’) 改为 COMMAND = (’/usr/local/ffmpeg/bin/ffmpeg’, ‘avconv’)。不同环境的html圆形头像源码配置可能会有所不同,因此可能遇到的问题也会有所差异,遇到未提及的问题时,应根据报错信息在搜索引擎中查找解决方案。
FCOS:论文与源码解读
FCOS:全称为全卷积单阶段目标检测,它在锚框自由领域中占有重要地位,与RetinaNet在锚框基础领域中地位相似。它沿用ResNet+FPN架构,通过实验证明,在相同backbone和neck层下,锚框自由方法可以取得比锚框基础方法更好的效果。 FCOS借鉴了语义分割的思想,成功地去除了锚框先验,实现了逐点的目标检测,是全卷积网在目标检测领域的延伸。代码比锚框基础类简单,非常适合入门。1. 动机
锚框基础类目标检测方法存在多处缺点,FCOS通过去除锚框,提出了简单、温柔且有力的目标检测模型。2. 创新点
FCOS借鉴了语义分割的思想,实现了去除锚框、逐点的目标检测。以年提出的全卷积网(FCN)为例,FCOS借鉴了FCN的思想,将其应用于目标检测,主要步骤包括生成先验、分配正负样本和设计bbox assigner。3. 模型整体结构与流程
训练时,包括生成先验和正负样本分配。FCOS的先验是将特征图上的每一点映射回原始图像,形成逐点对应关系。分配正负样本时,正样本表示预测目标,负样本表示背景。3.1 训练时
在训练阶段,先通过prior generate生成先验,然后进行bbox assign。在分配过程中,FCOS利用了FPN层解决ambigous点的问题,通过多尺度特征融合和逐层分配目标来解决。3.1.1 prior generate
FCOS通过映射特征图上的每一点回原始图像,形成点对点对应关系,生成先验。通过公式计算映射关系,其中s表示步长。3.1.2 bbox assigne
分配正负样本时,FCOS借鉴了anchor base方法的正负样本分配机制,通过设计bbox assigner解决ambigous点问题。分配流程包括计算输出值、对输出进行exp操作和引入可学习参数scale,以及使用FPN层分而治之,进一步解决ambigous问题。3.1.3 centerness
FCOS额外预测了centerness分支,以过滤远离目标中心的点,提高检测质量。centerness值范围为0~1,越靠近中心,值越大。测试时,最终score=cls_score*centerness。3.1.4 loss
损失函数包括focal loss、IoU loss和交叉熵损失,用于训练分类、定位和centerness分支。3.2 模型结构
模型继续沿用ResNet和FPN层,进行公平比较。FPN输出的特征层与RetinaNet类似,但FCOS在FPN输出的最后一层特征层上进行额外卷积,与RetinaNet在输入特征层上进行额外卷积不同。在推理阶段,注意centerness与分类分数的乘积作为最终得分,且需要进行NMS操作。4. 总结与未来方向
FCOS是一个简单、温柔、有力量的锚框自由方法,地位重要,思想借鉴于语义分割,流程类似传统目标检测,包括生成先验、正负样本匹配、bbox编码和NMS等,额外加入centerness分支以提升检测质量。 未来,FCOS的研究方向可能包括更深入的理论分析、模型优化和跨领域应用探索。5. 源码
mmdetection提供了FCOS的配置文件和代码实现,包括多个版本和改进。了解这些细节有助于深入理解FCOS的实现和优化策略。fcnt1.h:No such file or directory是什么意思?
open.c:5:: fcnt1.h:No such file or directory这句话提示说没有发现"fcnt1.h"这个文件,然后之下的错误就是因这个而起的,个人认为是因为楼主输入有误,应该是fcntl.h,最后的字符是L的小写,而非数字1.楼主再试试看...^_^
深度学习语义分割篇——FCN原理详解篇
深入探索深度学习的语义分割领域,FCN:关键原理揭示 在一系列图像处理的里程碑中,从基础的图像分类到目标检测的革新,我们已经走过了很长一段路。秃头小苏的深度学习系列现在聚焦于语义分割,特别是FCN(Fully Convolutional Network)的精髓。回顾:我们曾深入讲解了图像分类基础和YOLO系列,以及Faster R-CNN的源码剖析,这些都是我们探索深度学习的基石。
新起点:近期,我们将深入探讨语义分割的FCN模型,挑战传统观念,理解其结构与原理。
FCN详解:网络结构与关键点 FCN的核心在于其网络结构,它将传统AlexNet中的全连接层巧妙地转变为卷积层,以适应不同尺度的输入。关键在于特征提取和上采样技术,使得网络能输出与输入图像大小相同的像素级分类结果,每个像素对应类(包括背景)。转型亮点:FCN-、FCN-和FCN-8s三种结构,分别基于VGG的不同上采样倍数。这些网络从下采样VGG的特征图开始,通过转置卷积进行上采样,以还原原始图像尺寸。
损失函数:FCN的训练过程涉及GT(单通道P模式),通过比较网络输出与GT的差异来计算损失,损失函数驱动网络优化,目标是使输出尽可能接近真实标签。
深入理解:细节揭示与实践 FCN-8s的独特之处在于它利用多尺度信息,通过结合不同尺度的特征来提高分割精度。在理论层面上,我们已经概述了基本原理。在后续的代码实战中,我们将深入剖析cross_entropy损失函数,一步步揭示其在实际训练中的作用。 附录:VOC语义分割标注详解。VOC/SegmentationClass中的PNG标注文件,看似彩色,实则为单通道P模式调色板图像。理解RGB与P模式的区别至关重要,比如_.jpg(RGB)与_.png(P)之间的对比,揭示了调色板映射在单通道图像中的色彩信息。掌握这些细节,将有助于我们更深入地领悟FCN的工作原理。2024-12-24 11:01
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