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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        面向視覺(jué)檢測的深度學(xué)習圖像分類(lèi)網(wǎng)絡(luò )及在零部件質(zhì)量檢測中應用
        
						
        劉桂雄; 何彬媛; 吳俊芳; 林鎮秋  華南理工大學(xué)機械與汽車(chē)工程學(xué)院; 廣東廣州510640; 華南理工大學(xué)物理與光電學(xué)院; 廣東廣州510640; 廣州市華頡電子科技有限公司; 廣東廣州510663
        

					
        
					
        摘要：基于深度學(xué)習圖像分類(lèi)是視覺(jué)檢測應用的基本任務(wù).該文系統總結基于模型深度化圖像分類(lèi)網(wǎng)絡(luò )、基于模型輕量化圖像分類(lèi)網(wǎng)絡(luò )及其他優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )主要思想、網(wǎng)絡(luò )結構、實(shí)現技術(shù)、技術(shù)指標、應用場(chǎng)景,指出網(wǎng)絡(luò )模型深度化、輕量化分別有助于提高圖像分類(lèi)準確性、實(shí)時(shí)性.最后,面向零部件質(zhì)量檢測需求,應根據其類(lèi)型多少、結構復雜程度、特征異同等特點(diǎn),結合實(shí)時(shí)性要求,選擇合適的圖像分類(lèi)網(wǎng)絡(luò )構建零部件質(zhì)量智能檢測系統.
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系中國測試雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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