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2025年05月15日 星期四

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  • AB模块22B-A8P0N214

  • 更新时间:2025-05-15
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22B-A8P0N214

22B-A8P0N214

在缺陷检测的任务中,分类网络的重点是解决“缺陷是什么”问题,即确定图像的类型(图像是否包含缺陷,缺陷的类型是什么);检测网络的重点是解决“缺陷在哪里”的问题,即获取具体的位置信息和通过确定缺陷的位置来确定缺陷的类别信息;分割网络的焦点是为了解决“有多少缺陷”的问题,即分割从背景中修正缺陷区域,获取位置、类别、属性和缺陷的其他信息。

  • ShuffleNet ShuffleNet 是一种计算效率高的轻量级网络,它采用了逐点组卷积和通道 shuffle 两种新方法来保证计算精度并有效降低计算成本

  • Faster RCNN Faster RCNN 是在 Fast RCNN 的基础上引入了区域提议网络(RPN),将生成区域推荐的步骤放入神经网络中,在端到端的学习模式下实现了几乎无成本的区域推荐算法,地提高了目标检测的速度,还提到了滑动窗口方法。

  • 全卷积网络 在 FCN 中,一种端到端的图像分割方法,网络中的所有层都是卷积层;网络主要使用三种技术:卷积、上采样和跳过层;可以通过让网络做像素级预测直接得到标签图。核心思想之一是反卷积层,增加了数据规模,从而可以输出准确的结果。

  • Mask RCNN Mask RCNN 是 Faster RCNN 的一种扩展形式,它为两阶段框架网络集成了目标检测和实例分割功能:第一阶段扫描图像并生成候选框(建议框可能包含目标区域),第二阶段分类候选框并生成边界框和掩码。

  • YOLO YOLO (You Only Look Once)是一种单级目标检测器,用于实现两个目标(即速度和准确性)。它将对象检测定义为一个回归问题,图像输入卷积神经网络,并预测每个网格的类概率和边界框。


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