随笔分类 - 研究方向1~缺陷检测
摘要：论文：《A fast and robust convolutional neural network-based defect detection model in product quality control》 论文地址：http://personalpages.to.infn.it/~muss
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摘要：论文《Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks》 问题：混凝土裂缝检测 做法：大概意思就是说采用了下面的这样一个网络，对切块后的图像进行了分类。图像切块的策略见最后的图所示： 实验结果
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摘要：论文题目《Automatic Defect Detection of Fasteners on the Catenary Support Device Using Deep Convolutional Neural Network》 下载地址：https://ieeexplore.ieee.org/
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摘要：Defect-GAN: High-Fidelity Defect Synthesis for Automated Defect Inspection~WACV2021 单位： 一、下载 paper: https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/pap
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摘要：采用GAN结构: 1、<A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples> 思路： 训练目的：abnormal输入经过GAN结构恢复得到normal输出。 测试阶段：abnormal输入和normal输出计算LBP值，比较得到瑕疵
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摘要：采用Auto-encoder结构: 仅仅基于normal图像做训练。 思路重述： 训练目的：normal图像和abnormal经过Auto-encoder结构后均可以得到normal图像。 测试阶段：normal输入和normal输出的相似性较大，abnormal输入和normal输出的相似性较小。
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