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表面缺陷視覺檢測的深度學習技術 版權信息
- ISBN：9787307244481
- 條形碼：9787307244481 ; 978-7-307-24448-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
表面缺陷視覺檢測的深度學習技術 內容簡介
本書是一本介紹利用深度學習方法進行表面缺陷視覺檢測的專著。主要包括基于深度學習的表面缺陷視覺檢測基礎、基于半監督式數據增廣方法和遷移學習的卷積神經網絡分類方法、基于多尺度特征學習網絡的多尺寸表面缺陷檢測方法和基于注意力機制和特征關聯網絡的復合表面缺陷檢測方法等。
表面缺陷視覺檢測的深度學習技術 目錄
第1章 緒論
1.1概述
1.2表面缺陷的常見分類
1.3深度學習在表面缺陷檢測中的研究現狀
1.3.1深度學習在表面缺陷檢測中的應用場景
1.3.2基于深度學習的表面缺陷檢測難點及分析
1.4本書主要內容和結構
1.4.1主要研究內容
1.4.2本書使用的表面缺陷數據集
1.4.3本書組織結構
第2章 基于深度學習的表面缺陷檢測理論基礎
2.1表面缺陷分類的深度學習基礎
2.1.1基本要素
2.1.2基本模型
2.1.3損失函數
2.1.4優化算法
……
展開全部
表面缺陷視覺檢測的深度學習技術 作者簡介
鄭宏，工學博士，武漢大學電子信息學院教授,博士生導師，中國人工智能學會模式識別專業委員會委員，華為（武漢）人工智能創新中心特聘專家，湖北省道路交通安全協會理事，入選江蘇省“雙創人才”和武漢市光谷“3551人才”計劃。 2000年畢業于武漢測繪科技大學攝影測量與遙感專業，獲工學博士學位。曾先后在武漢測繪科技大學、武漢大學和澳大利亞聯邦政府工業研究中心工作。自1990年以來，在國內外先后主持和承擔了包括國家自然科學基金和國家科技攻關項目在內的數十項國家級和省部級科研項目,在國內外學術刊物和國際會議上發表了百余篇有關智能系統和圖像處理與分析等方面的學術論文，二篇論文獲優秀論文獎。2003年出版了中國第一部有關進化算法在遙感影像處理中應用的學術專著——《遺傳算法在影像處理和分析中的應用》，主編Intel精品課程教材一本。獲國家專利三十余項，取得軟件著作權數十余項。
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