术语概念

标注：

人工手动对图像上的目标物体进行框选。

数据集：

Mech-DLK导出的格式为dlkdb的带有标注信息的文件。

已标注：

人工手动标注过的图像数据。

未标注：

未经过标注的图像数据。

训练集：

人工手动标注过的图像数据集，用于模型训练。

验证集：

人工手动标注过的图像数据集，用于模型效果测试。

OK图：

没有缺陷的图像。

NG图：

有缺陷的图像。

训练：

用“训练集”训练深度学习模型的过程。

验证：

用已经训练好的模型对数据进行计算，并给出结果。

精度：

模型在预测验证集时，其正确预测的样本数占总样本数的比值。

损失：

估量模型预测验证集的结果与真实结果的不一致程度。

轮次：

深度学习算法在整个训练数据集中学习的次数。