【摘要】针对织物疵点种类较多、形状差异大导致的检测准确率较低的问题,提出一种基于两个卷积神经网络模型融合的疵点识别方法。首先对织物的样本图像进行预处理,然后将样本图像缩小尺寸输入到一个网络模型进行训练;将样本图像采样后的图像输入到另一个网络模型训练。实验中使用ROC曲线下面积和平均精度均值的组合作为模型的评价指标,测试时取两个模型的预测结果平均,模型的评价指标值稳定在0.75左右。实验中还评估了图像翻转、测试集增强和模型融合的贡献,实验结果显示这些方法都有助于提高疵点检测的效果。
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《重庆高教研究》 2015-06-26
《当代体育科技》 2015-07-07
《南京体育学院学报（社会科学版）》 2015-07-01
《广州大学学报（社会科学版）》 2015-07-01
010-56259535
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