基于CNN的图像分类算法
* １ 对卷积神经网络的研究可追溯到1979和1980年日本学者福岛邦彦发表的论文和“neocognition”神经网络。 * ２ AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在ILSVR2012中获胜并大大提升了state-of-start的准确率（大概16%左右）。（在11年top5 ...
原文：基于CNN的图像缺陷分类
前言 在工业产品缺陷检测中，基于传统的图像特征的缺陷分类的准确率达不到实际生产的要求，因此想采用CNN来进行缺陷分类。 传统缺陷分类思路： 缺陷图片分离：先采用复杂的图像处理方法，将缺陷从采集的图像中分离处理 特征向量构建：通过对不同缺陷种类的特征进行分析，定义需要提取的n维特征 比如缺陷长 宽 对比度 纹理特征 熵 梯度等 ，构成一组描述缺陷的 特征向量 特征向量的构建需要对实际的问题有很深入 ...
2018-12-19 22:00 1 1983 推荐指数：
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