目前，中国正在大力发展新型工业，推动工业信息化、智能化建设。在钢铁制造的工艺流程，对于生产的钢带也提出了较高的质量管控需求，因此，对钢板表面进行缺陷检测是一项重要的任务。通常，钢带表面缺陷主要以水印、裂口、边部硌印为主。当前工厂现有的检测方式多为人工检测，一般的目视检测，常会造成一些如：检测精度差、人工效率低等问题；而且对人体健康也有一定的损害。所以综合以上，决定尝试使用CooVally对东北大学

机器学习（ML）算法正越来越多地被用于不同领域，对个人、组织、社会和整个地球都有重大影响的决策。由于当前的 ML 算法需要大量的数据和计算能力。因此，很多个人和组织会把机器学习建模任务外包给外部供应商，包括亚马逊 Sagemaker、微软 Azure 等 MLaaS 平台以及其他小公司。但这种做法真的安全吗？来自 UC Berkeley、MIT 和 IAS 的一项研究表明，你外包出去的模型很有可能

YOLOv6是由美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，专注于工业应用。相较于YOLOv4和YOLOv5，YOLOv6在网络结构方面进行了深入优化，提升了模型的检测精度，并在处理复杂场景时更加稳健。同时，YOLOv6还在保持高效性的基础上，减少了模型的参数量，适合在移动端等计算资源有限的设备上运行。论文：总结而言，YOLOv6是一个专为工业应用设计的单阶段目标检测框架，通过优化标签分配策略、损失函数

Coovally是一个包含完整AI建模流程、AI项目管理及AI系统部署管理的机器学习平台，可提供数据预处理、智能标注、分布式模型训练、多维度模型评估、一键式模型部署服务。新建极速任务，选择任务类型后，点击上传模型，选择在线下载，粘贴下载链接与模型名称，模型下载完成后并上传/选择数据集即可创建任务。在模型创建中，系统支持用户上传本地模型文件创建模型，同时也支持用户一键下载和部署。以Hugging F

Ultralytics在2024年YOLO Vision活动上隆重推出全新计算机视觉模型——YOLO 11。YOLO 11于今日正式开源，为广大开发者带来更高效、更精准的视觉识别体验。YOLO 11标志着YOLO系列模型翻开新的篇章，它带来了一系列强大的功能和优化，使其更快，更准确，并且功能多样。

Coovally针对高精密制造中部件和产品的表面极微瑕疵、微结构缺陷、大范围一致性、高速高效等问题能够形成一整套有效的解决方案，体现了“以数据为中心”或“数据驱动”的AI落地技术。 是解决“实验室结果好于实际运行效果”这一痛点的核心利器。

目前，中国正在大力发展新型工业，推动工业信息化、智能化建设。在钢铁制造的工艺流程，对于生产的钢带也提出了较高的质量管控需求，因此，对钢板表面进行缺陷检测是一项重要的任务。通常，钢带表面缺陷主要以水印、裂口、边部硌印为主。当前工厂现有的检测方式多为人工检测，一般的目视检测，常会造成一些如：检测精度差、人工效率低等问题；而且对人体健康也有一定的损害。所以综合以上，决定尝试使用CooVally对东北大学

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。

在目标检测领域，YOLO系列算法以其高效的端到端设计和卓越的实时性能，始终占据着重要地位。其中，YOLOv3作为该系列的第三代，凭借Darknet-53骨干网络、多尺度检测机制以及对分类方法的优化，不仅实现了精度与速度的平衡，还为目标检测技术的实际应用提供了新的可能性。在这篇文章中，我们将详细解读YOLOv3的模型结构与性能表现，探索其在Coovally CPU平台上的使用方法，从模型训练到实际预

YOLOv6是由美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，专注于工业应用。相较于YOLOv4和YOLOv5，YOLOv6在网络结构方面进行了深入优化，提升了模型的检测精度，并在处理复杂场景时更加稳健。同时，YOLOv6还在保持高效性的基础上，减少了模型的参数量，适合在移动端等计算资源有限的设备上运行。论文：总结而言，YOLOv6是一个专为工业应用设计的单阶段目标检测框架，通过优化标签分配策略、损失函数