一种基于深度学习架构检测和分割表面异常最新算法

  概述 利用机器学习自动进行表面异常检测已成为一个有趣而有希望的领域研究，对视觉检查的应用领域具有非常直接影响。 深度学习方法已成为完成此任务的最合适方法。 它们使检查系统可以通过简单地显示一些示例来学习检测表面异常图片。   该论文文提出了一种基于分割的深度学习架构，该架构旨在检测和分割表面异常，并在表面裂纹检测的特定领域。   设计该架构使模型可以使用较小的模型进行训练样本数量，这是实际应用

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