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本发明适用深度学习与土木工程的交叉学科领域，涉及一种基于卷积神经网络的建筑木材裂缝识别方法，包括：采集建筑木材裂缝图像并挑选含有裂缝的图片；分类标注建筑木材裂缝数据集，建立大数据集与小数据集，并按比例分为训练集、验证集和测试集；搭载卷积神经网络模型，进行模型初始化，分别基于大数据集和小数据集进行模型训练；设置不同的超参数，引入验证集图片测试，寻找最优超参数值；根据得到的最优模型，对模型进行测试，输出各项检测数值指标，判断是否达到预期值；对现有的图像处理方法进行比较分析。本发明所提出的基于卷积神经
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112258495 A
(43)申请公布日 2021.01.22
(21)申请号 202011203806.2
(22)申请日 2020.11.02
(71)申请人 郑州大学
地址 45
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