图像集集合

开始为 Deep Learning 项目收集图像时，需要按行、日期、产品等记录图像。

提示:您可以提供的信息越多，特别是在图像文件命名方面，Deep Learning 编程越简单。有了一组图像后，就可以将安排到图像样本集。

Deep Learning 编程最重要的因素是创建一个图像集，该图像集取决于您希望软件在部署阶段遇到的内容。图像应包含 Deep Learning 实现正确决策所需的所有信息。查找手动检查员可能拾取零件的情况，然后手动将其倾斜并旋转以检查缺陷。这表明您可能需要成角度的成像或照明来捕获这些缺陷。

另一种可能的情况是，人工检查员看到部件上的灰尘或油污，然后将其捡起并手动擦去灰尘/油。如果这种灰尘/油可能与缺陷相混淆，您需要让 Deep Learning 了解灰尘/油。

此图像集需要包含相机可捕获的所有可能变化。这样做的目的是正确概括数据集。

概况是指深度学习中的概念，确定用于在训练期间未使用的新获取图像时工具的效果。概括良好的工具对新数据表现良好。在这种情况下，由神经网络形成的模型应该适合初始训练集，并负责说明在未见图像中遇到的新数据。