2025年4月计划

1. 可见光目标检测训练

现有64张可见光数据集，考虑同时将64张可见光与热成像图像去畸变和尺寸裁剪后，进行数据增强，每种大概增强到200张左右，共有1200张左右数据集。再针对1200张可见光数据集进行数据集标注，将除墙面信息外的物体进行标注，提取出模板。

2. 可见光与红外图像配准

根据步骤一得到的目标检测数据集进行图像匹配，根据其所得到的模板匹配两类数据集。

3. 网络训练

将得到的红外图像进行die inspection/one/zero shot网络训练（如果有的话），目的在于二值化图像后要求分割出空鼓部分缺陷，便于进行空鼓面积计算。

4. 映射

考虑将分割后图片映射到可见光与热成像区域，找到一个指标验证映射的匹配程度大小如何。