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隨著工業自動化的推進，可能越來越多的同學會感受到老闆接的專案都是傳統工廠自動化程序中的一些環節，比如目標識別。
一般有傳統影象方法和順應時代的神經網路方法。其中傳統方法對設計者的影象處理能力要求很高，並且針對每一個專案必須設計特定的識別檢測方法。
現在（2018年3月）已經有很多深度方法來進行目標識別，並且速度準確率也不輸於傳統影象方法，關鍵是它簡單粗暴，可移植性好，只要有訓練資料，什麼都可以識別出來。
我就把最近做的一個用Faster-RCNN進行目標識別的專案演算法實現記錄下來，保證詳細到每一步，只要照做就行，涉及程式碼全部給出。
首先這個專案是變壓器識別定位，就是定位出圖中變壓器的位置，下圖是效果圖。
廢話不多說，下面直接開始介紹。
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