基於CNN的圖像分類算法
* １ 對卷積神經網絡的研究可追溯到1979和1980年日本學者福島邦彥發表的論文和“neocognition”神經網絡。 * ２ AlexNet使用卷積神經網絡解決圖像分類問題，在ILSVR2012中獲勝並大大提升了state-of-start的准確率（大概16%左右）。（在11年top5 ...
原文：基於CNN的圖像缺陷分類
前言 在工業產品缺陷檢測中，基於傳統的圖像特征的缺陷分類的准確率達不到實際生產的要求，因此想采用CNN來進行缺陷分類。 傳統缺陷分類思路： 缺陷圖片分離：先采用復雜的圖像處理方法，將缺陷從采集的圖像中分離處理 特征向量構建：通過對不同缺陷種類的特征進行分析，定義需要提取的n維特征 比如缺陷長 寬 對比度 紋理特征 熵 梯度等 ，構成一組描述缺陷的 特征向量 特征向量的構建需要對實際的問題有很深入 ...
2018-12-19 22:00 1 1983 推薦指數：
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