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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于深度學(xué)習(xí)的小樣本墻壁缺陷目標(biāo)檢測(cè)及分類

      基于深度學(xué)習(xí)的小樣本墻壁缺陷目標(biāo)檢測(cè)及分類

      2022-04-24 | pdf | 1.19 MB | 次下載 | 10積分

      資料介紹

      近年來，無需人工干預(yù)的深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為缺陷圖像檢測(cè)與分類的一種主流方法。本文針對(duì)室內(nèi)墻壁缺 陷缺檢測(cè)中數(shù)據(jù)集大多是小樣本的問題，提出了相關(guān)的深度學(xué)習(xí)研究方法。首先，自制墻壁表面缺陷數(shù)據(jù)集（Wall surface defect dataset，WSDD）并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，進(jìn)而使用Faster RCNN和YOLOv5進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，兩個(gè)模型的 評(píng)價(jià)指標(biāo)（Mean Average Precision ，MAP）均高于0. 517，表明本文采集的WSDD有效。然后，采用幾種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 增強(qiáng)方法（尺度調(diào)整、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)）及圖像拼接和圖像融合的方法來擴(kuò)充原始數(shù)據(jù)集的數(shù)量。最后，將增強(qiáng)前后的 數(shù)據(jù)集分別用四種經(jīng)典的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet34、ResNet50、DenseNet121、VGG16）模型進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示 經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，四種模型的識(shí)別精度明顯高于增強(qiáng)前，分別為98. 86%、99. 47%、99. 06%和90. 25%，證明本文所 采用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和深度學(xué)習(xí)方法緩解了數(shù)據(jù)集小樣本的問題。
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