图书 | 表面缺陷视觉检测的深度学习技术 |
内容 | 内容推荐 本书是一本介绍利用深度学习方法进行表面缺陷视觉检测的专著。主要包括基于深度学习的表面缺陷视觉检测基础、基于半监督式数据增广方法和迁移学习的卷积神经网络分类方法、基于多尺度特征学习网络的多尺寸表面缺陷检测方法和基于注意力机制和特征关联网络的复合表面缺陷检测方法等。 |
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缩略图 | ![]() |
书名 | 表面缺陷视觉检测的深度学习技术 |
副书名 | |
原作名 | |
作者 | 郑宏 ... [等] 著 |
译者 | |
编者 | |
绘者 | |
出版社 | 武汉大学出版社 |
商品编码(ISBN) | 9787307244481 |
开本 | 其他 |
页数 | 123 |
版次 | 1 |
装订 | |
字数 | 183 |
出版时间 | 2024-10-01 |
首版时间 | |
印刷时间 | 2024-10-01 |
正文语种 | |
读者对象 | |
适用范围 | |
发行范围 | |
发行模式 | 实体书 |
首发网站 | |
连载网址 | |
图书大类 | 科学技术-工业科技-矿业工程 |
图书小类 | |
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中图分类号 | TG245 |
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