机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 1）数据准备：具有良好质量注释照片的数据质量至关重要。包括各种汽车型号，透视和损坏类型（划痕，凹痕，零件等）。2）多样性：数据集应代表各种背景，气候和照明条件，以改善模型概括。注释的工具：可以使用labelimg，roboflow或cvat等应用程序来加快注释过程。类不平衡：地址类别不平衡（例如，更多的较小划痕，而损坏的组件更少），以防止预测中的偏见。3）Yolo版本7和8功能：Yolov7：非常快速准确。强调非常精确的实时检测，该检测有资格用于保险和现场检查等申请。Yolov8：更加用户友好，并提供了改进的推理和培训支持。改进的模型。
使用YOLO算法深度学习的车辆损伤检测
主要关键词
相关文件推荐
