DL_rebar_count

物体检测——钢筋盘点 实践

本次实践讲解一个真实应用 —— 钢筋盘点

背景

中国的各施工工地每年都要使用大量的钢筋，一车钢筋运到工地现场需要工作人员进行盘点，通常的做法是靠人工一根根数的方式，非常耗时费力。为了提高钢筋盘点效率，业界提出了对进场钢筋图片进行拍照，然后使用深度学习算法检测图片中的钢筋条数，实践证明，该方案不仅准确率高，而且可以极大提高效率。

数据集

钢筋进场现场的图片，250张训练，200张测试

模型

RFBNet模型，官方源码

实验环境

• 环境创建： 默认Notebook多引擎，Python3， GPU
• Notebook创建： 创建Notebook时请选择：Pytorch-1.0.0

实践案例

• Notebook案例：rebar_count.ipynb