基于二值卷积神经网络的钢铁缺陷检测

陈彦杰; 吴丽君; 陈志聪

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基于二值卷积神经网络的钢铁缺陷检测

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缺陷检测是钢铁生产质量管控的重要一环,基于视觉和深度学习的钢铁缺陷自动检测受到了广泛关注。针对卷积神经网络计算及存储资源要求高的问题,基于二值卷积神经网络实现了轻量的钢铁缺陷检测网络。具体地,基于空洞卷积,设计了一种具有分支结构的可融合的二值卷积神经网络,在降低了参数和计算量的同时,有效提升分类准确率。实验结果表明,该网络参数大小为ResNet-18的6.99%,在NEU-CLS数据集上表面缺陷识别率接近最新的全精度PSO-Gabor-CNN算法,达到98.11%。

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来源
《工业控制计算机》 |2023年第7期|45-47|共3页
作者
陈彦杰; 吴丽君; 陈志聪;
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作者单位

福州大学物理与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
二值卷积神经网络; 空洞卷积; 分支结构; 缺陷检测;

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