創意：將現有想法進行某種組合

目標檢測任務與安全帽佩戴檢測

目標檢測任務

近幾年來，目標檢測算法取得了很大的突破，目標檢測的任務是找出圖像中所有感興趣的目標，確定其位置和大小，是計算機視覺領域的核心問題之一。由于各類物體有不同的外觀和形態，再加上成像時光照等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域最具有挑戰性的問題。

安全帽佩戴檢測模型

對于圖像識別，采用傳統的算法（opencv的一些算法），判斷形狀、顏色等等，我們在實驗室和辦公場所做測試，效果還不錯，和容易識別出來。 一旦到了工業現場，圖像完全不行，連人和車都識別不出來。在不同光線下不論采用什么顏色空間（RGB、HSV什么）都無法分離出合理的色彩，更不要提判斷和檢測了。有感于實際的現場環境，決定放棄傳統的算法，拿起深度學習的工具，來搞定這個項目。
安全帽佩戴檢測是計算機視覺在工業安全領域應用的典型場景。
基于PaddleX/PaddleDetection+Paddle+Lite,也可以實現安全帽檢測模型在樹莓派上的部署。

以終為始-場景驅動項目

從問題找到想解決的場景，為實現某個特定的場景的解決方案，探索形成一系列“創意”項目。
1、一個想法
結合實際問題，產生關于一個場景的想法。
2、嘗試驗證
可以從易到難，從最熟悉的思路做起，開始嘗試解決方案。
3、用項目記錄進展
一個孤立的項目不能形成一套解決方案，但可以逐步探索，每一次探索可能就產生了新的項目
4、從飛槳社區獲取靈感

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2021-07-27 百度飞桨AI达人创造营手账的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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