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在外观检测传统机器学习时代，主要依赖特征工程建模，不同零件，不同问题都需要研发人员单独编写代码进行识别，不仅工作量大，而且精度低，适应性很差，企业通常只能选择少数特定的零件类别进行机器检测。客户通过使用，极大的提升了识别模型的适应性，对于不同的零件，只需要提供标注好的样本数据，即可快速完成一个新零件或者新缺陷的识别模型开发。大大降低了研发成本、提升检测效率及精度，在行业里有广泛的应用场景。
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