概要
WeldFusionNetは、センサー、オーディオ、ビデオデータといった多様な情報を統合するマルチモーダル深層学習モデルを用いて、溶接欠陥を自動的に分類するツールです。
最終的なF1スコアは0.9567を達成しており、高い精度で欠陥を識別できます。
PythonとPyTorchを基盤とし、データの前処理からモデル学習、評価、推論までを網羅するモジュラーな15段階のパイプラインを備えています。
また、Streamlitダッシュボードによる可視化機能も想定されます。
このツールは、溶接工程の品質管理を自動化したい製造業のエンジニアや、AIを用いた産業検査システムの開発者、深層学習の研究者などに適しています。
互換性・特徴
- Python
- PyTorch
- Streamlit (Web UI)
- CLI
- GPU必須
- マルチモーダル
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 27 |
| Forks | 1 |
| カテゴリ | マルチモーダル |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- datasetの共有 (更新: 2026-04-16 / dataset sharing)
GitHub: https://github.com/aliivaezii/weld-anomaly-classifier