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基于迁移学习的扁钢缺陷智能分类算法 被引量:1
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作者 扈钰 王洪丰 《德州学院学报》 2022年第4期18-24,共7页
扁钢缺陷的智能监测与诊断对于提高扁钢质量、生产效率和相关的智能制造水平具有重要作用,将深度学习算法应用于机械工程问题具有重要意义。本文在对比了传统CNN网络以及两种基于大规模数据集ImageNet的迁移学习模型(VGG-16、DenseNet 1... 扁钢缺陷的智能监测与诊断对于提高扁钢质量、生产效率和相关的智能制造水平具有重要作用,将深度学习算法应用于机械工程问题具有重要意义。本文在对比了传统CNN网络以及两种基于大规模数据集ImageNet的迁移学习模型(VGG-16、DenseNet 121)的基础上,提出了一种不冻结权重、以DenseNet 121作为骨干网络的模型,并将其应用于扁钢缺陷智能分类中。实验证明,迁移学习模型,尤其是改进后的DenseNet 121模型对扁钢缺陷具有最佳的分类性能。DenseNet 121模型的分类准确率达到95%,ROC AUC得分高达0.99。 展开更多
关键词 图像分类 迁移学习 缺陷检测 DenseNet 121
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