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一种基于深度学习的带钢缺陷检测方法.pdf

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本发明公开了一种基于深度学习的带钢缺陷检测方法,基于U‑Net的编码器,编码器通过反复的卷积操作提取图像中的特征,并进行五次下采样操作,提取不同尺度的特征。解码器部分与编码器对称,接受了编码器的输出,进行五次上采样,并且每次上采样得到的结果会与编码器同尺度的特征图进行拼接。下采样前使用高斯低通滤波器,去除其中的高频信息,防止因特征图原频率过高,出现混叠现象,导致特征图出现偏差。被去除的高频信息中蕴含了原图的细节信息,这些细节信息对带钢小型缺陷的检测至关重要,直接舍弃会影响效果。本方法将这些高频信

(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 112614113 A (43)申请公布日 2021.04.06 (21)申请号 202011569750.2 (22)申请日 2020.12.26 (71)申请人 北京工业大学 地址

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