yolov5网络剪枝代码

图像噪点，清晰度等各项指标测试标准

本资源源项目为PlotNeuralNet，我在使用源代码过程中遇到了一些问题，并且出于自己的需求进行了一些改进，修改后的代码可以在Windows系统下成功运行，可以绘制非正方形的网络结构图，且在我看来绘制结果更加美观。 资源适用于对展示卷积神经网络具体结构有需求的研究人员，用户在下载本项目后按照README官方教程中的Getting Started部分进行使用，简单学习过语法后便可以通过test_simple.py代码绘制自己的卷积神经网络结构并在同路径下生成PDF文件，官方还提供了LeNet, UNet等经典卷积神经网络的代码，用户可直接进行使用。

针对人工检测编织袋缺陷的正确率低与效率较低的问题,提出一种高效的在线检测编织袋缺陷方法。该方法在线采集编织袋图像并进行图像处理,消除干扰项,准确检测编织袋的缺陷。使用均值滤波器、灰度开闭操作对图像进行预处理,消除图像中干扰缺陷检测的黑白条纹与灰度不均匀,降低噪声。使用差分图像二值化对图像进行背景分割,提取出孔洞缺陷、拉丝缺陷,以及过大的丝线缝隙、褶皱和黑色物。同时,进行开闭运算处理,将断裂的缺陷连接起来并消除过大的丝线缝隙,避免小缺陷的漏检。利用特征提取与缺陷检测消除褶皱和黑色物的干扰,检测出孔洞和拉丝缺陷。实验结果表明,500个试样检测的平均正确检测率达到97.20%,检测效率为720 m/h,检测结果正确率高,效率高。

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通用技术知识框架搭建：视觉通用调试技术的推广，让应用人员有一个全 面的知识架构，不是一个一个项目学习，是整个面的铺开，以后知识可举一反三。

过程描述：对已经采集好的图片进行多色彩空间下的通道值提取，找到目标门牌，并完成OCR字符识别 使用软件：labview，视觉助手

Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection翻译