[PaddleX] Detection firstly, then Segmentation

智能读表

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一、前人笔记

基于电力行业的智能读表系统--基于RK3399嵌入式设备部署

基于电力行业的智能读表系统 -- 算法设计

李是Lyapunov的李：工业党福利：使用PaddleX高效实现指针型仪表读取系列文章（1）

李是Lyapunov的李：工业党福利：使用PaddleX高效实现指针型仪表读取系列文章（2）

李是Lyapunov的李：工业党福利：使用PaddleX高效实现指针型仪表读取系列文章（3）

基于PaddleX的工业表计读数（包括C++和Jetson部署实现）【在官方博客】

 

• tensorflow2fluid

1、支持VGG, ResNet, NASNet, YOLO-V3, UNet等图像分类，检测和分割模型的转换
2、提供TensorFlow-PaddlePaddle常用API的对比文档,地址：
https://github.com/PaddlePaddle

 

二、常用模型

PaddleX已经把常用的几个模型傻瓜化。

本目录提供了多个产业实际的应用案例，用户可根据案例文档说明快速掌握如何应用PaddleX应用到实际的项目开发当中。

• • 钢筋计数

  • 机械手抓取

  • 缺陷检测

  • 工业表计检测【语义分割】

  • Windows系统下使用C#语言部署

 

PaddleX/tutorials/train/

这里只有训练，可以看作是：不同的模型使用同一个数据集，作为模型性能对比。

 

三、模型部署

Nvidia Jetson开发板本地部署