這篇文章相比於Segmentation based deep learning approach for surface defect detection.這篇文章，首先他們都是一個作者寫的，其次網絡的架構也是非常接近的 為了保證小細節被保留下來，這里使用的是max pool x ，而不是使用stride 的卷積，這里使用了 次的max pool x ， 用來構成分割的主體網絡，從圖中可以看出，S ...
2021-09-05 18:02 0 172 推薦指數：
文章下載地址：A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分 論文中文翻譯 摘要：基於機器視覺的表面缺陷檢測和分類可以大大提高工業生產的效率。利用足夠的已標記圖像，基於卷積神經網絡的缺陷檢測方法已經實現了現有 ...
目前主流的目標檢測算法主要是基於深度學習模型，其可以分成兩大類：two-stage檢測算法；one-stage檢測算法。本文主要介紹第一類檢測算法，第二類在下一篇博文中介紹。 目標檢測模型的主要性能指標是檢測准確度和速度，對於准確度，目標檢測要考慮物體的定位准確性，而不單單是分類准確度 ...
轉自：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/77887478 學習神經網絡的時候，常常看到論文里說，這個網絡模型是end-to-end trainable，end-to-end trainable是指什么樣子的網絡 ...
Defect-GAN: High-Fidelity Defect Synthesis for Automated Defect Inspection~WACV2021 單位： 一、下載 paper: https://openaccess.thecvf.com/content ...
這篇文章不管是網絡結構還是文章中提到的亮點基本都是復用了<End-to-end training of a two-stage neural network for defect detection> 唯一的不同點就是針對混合監督，針對其中只有正負標簽，沒有分割標簽的數據，損失函數 ...
原文地址：https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在機器學習領域，ensemble learning是一種普遍適用的用來提升模型表現的方 ...
1 引言 機器學習(Machine Learning)有很多經典的算法，其中基於深度神經網絡的深度學習算法目前最受追捧，主要是因為其因為擊敗李世石的阿爾法狗所用到的算法實際上就是基於神經網絡的深度學習算法。本文先介紹基本的神經元，然后簡單的感知機，擴展到多層神經網絡，多層前饋 ...
一、激活函數 激活函數也稱為響應函數，用於處理神經元的輸出，理想的激活函數如階躍函數，Sigmoid函數也常常作為激活函數使用。 在階躍函數中，1表示神經元處於興奮狀態，0表示神經元處於抑制狀態。 二、感知機 感知機是兩層神經元組成的神經網絡，感知機的權重調整方式如下所示 ...
