JavaShuo
栏目
标签
论文阅读笔记《Convolutional Neural Networks for Steel Surface Defect Detection from Photometric Stereo》
时间 2020-12-30
标签
论文阅读笔记
# 缺陷检测
深度学习
缺陷检测
光度立体相机
栏目
Microsoft Surface
繁體版
原文
原文链接
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新 核心思想 本文提出一种使用光度立体图像(Photometric Stereo Images)对钢轨表面缺陷进行检测的方法,关于光度立体图像我没找到特别详细的介绍,大体的概念是被拍摄的物体保持不动,光源会移动到多个位置,分别拍摄照片。根据图像中高光部分和阴影部分的变化,来获取物体的3D信息。但本文构建的图像采集装置似乎不是这样实现的,该装置的示意图如下
>>阅读原文<<
相关文章
1.
论文阅读笔记《A High-Efficiency Fully Convolutional Networks for Pixel-Wise Surface Defect Detection》
2.
论文阅读笔记《Automatic Metallic Surface Defect Detection and Recognition with Convolutional Neural Networ》
3.
论文阅读笔记《Segmentation-based deep-learning approach for surface-defect detection》
4.
论文阅读笔记《A semi-supervised CNN based method for steel surface defect recognition》
5.
Neural Inverse Rendering for General Reflectance Photometric Stereo阅读
6.
论文阅读:《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
7.
论文阅读-Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks
8.
论文阅读:Deep Neural Networks for Object Detection
9.
论文阅读笔记《A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples》
10.
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 阅读笔记
更多相关文章...
•
RSS 阅读器
-
RSS 教程
•
PHP 实例 - AJAX RSS 阅读器
-
PHP教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
相关标签/搜索
论文阅读
论文阅读笔记
阅读笔记
论文笔记
CV论文阅读
Apple文档阅读笔记
networks
defect
stereo
convolutional
Microsoft Surface
Thymeleaf 教程
MyBatis教程
Redis教程
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
1.2 Illustrator多文档的几种排列方式
2.
5.16--java数据类型转换及杂记
3.
性能指标
4.
(1.2)工厂模式之工厂方法模式
5.
Java记录 -42- Java Collection
6.
Java记录 -42- Java Collection
7.
github使用
8.
Android学习笔记(五十):声明、请求和检查许可
9.
20180626
10.
服务扩容可能引入的负面问题及解决方法
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
论文阅读笔记《A High-Efficiency Fully Convolutional Networks for Pixel-Wise Surface Defect Detection》
2.
论文阅读笔记《Automatic Metallic Surface Defect Detection and Recognition with Convolutional Neural Networ》
3.
论文阅读笔记《Segmentation-based deep-learning approach for surface-defect detection》
4.
论文阅读笔记《A semi-supervised CNN based method for steel surface defect recognition》
5.
Neural Inverse Rendering for General Reflectance Photometric Stereo阅读
6.
论文阅读:《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》
7.
论文阅读-Fast Algorithms for Convolutional Neural Networks
8.
论文阅读:Deep Neural Networks for Object Detection
9.
论文阅读笔记《A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples》
10.
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 阅读笔记
>>更多相关文章<<