该项目旨在利用机器学习技术进行工厂零件的缺陷检测。我负责整个算法部分的开发，使用了PyTorch和Azure云端计算资源，构建了一个高效的缺陷检测模型。通过对大量零件图像数据的训练，模型能够快速识别并分类各种缺陷。项目实施后，检测准确率达到了95%以上，大幅减少了人工检测的工作量，提升了生产线的效率和产品质量。

利用传统图像处理技术结合opencv识别给出图像中的车道线，对于图片质量要求较高，只能识别清晰的不被遮挡的车道线。

在此项目中，我主要负责开发和实现多目标检测和分割算法。使用了TensorFlow和PyTorch等深度学习框架，设计并训练了复杂的卷积神经网络模型，能够准确地检测和分割图像中的多个目标。通过应用OpenCV进行图像预处理和增强技术，提高了模型的鲁棒性和准确性。最终，模型在多个实际场景中表现出色，大幅提升了目标检测和分割的效率。