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基于迁移学习的扁钢缺陷智能分类算法
被引量：
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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。
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关键词
用图像分类
迁移学习
缺陷检测
dense
net
121
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职称材料
题名
基于迁移学习的扁钢缺陷智能分类算法
被引量：
1
1
作者
扈钰
王洪丰
机构
德州学院计算机与信息学院
出处
《德州学院学报》
2022年第4期18-24,共7页
文摘
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。
关键词
用图像分类
迁移学习
缺陷检测
dense
net
121
Keywords
image
classification
transfer
learning
defect
detection
dense
net
121
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于迁移学习的扁钢缺陷智能分类算法
扈钰
王洪丰
《德州学院学报》
2022
1
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参考文献
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