【工业机器视觉】基于深度学习的仪表盘识读（1）-CSDN博客
数据采集与增强
为了训练出适应多种表型和环境条件的模型，确保数据集的质量与多样性对于模型的成功至关重要。高质量的数据不仅需要准确无误、具有代表性，还需要涵盖尽可能广泛的情况以确保模型的泛化能力。
面对现场数据采集可能遇到的困难，通过精心设计的数据采集策略，如自动采集、人工采集或两者结合的方式，可以有效获取初始数据集。此外，采用数据增强技术，例如图像变换及合成数据生成等方法，能够扩充数据集规模，增加其多样性，从而帮助克服数据不足的问题。
最终，这些措施共同作用，有助于训练出更加稳定、鲁棒的机器学习模型，使其能够在不同条件下保持良好的性能表现。
数据采集
1. 准备USB工业相机
- 选择相机：确保你选择的USB工业相机支持640x480分辨率。确认相机与你的计算机兼容（例如，是否需要额外驱动程序）。
- 连接电源
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