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中北大学学位论文
摘要
带钢作为一种常见的钢材，其表面缺陷会严重影响其性能，需要准确高效地识别与
分类，随着科技水平的提高，深度学习被广泛应用于图像分类，由于深度学习需要大量
的标注数据用于训练神经网络，导致其使用成本增加，限制了应用场景，因此，通过研
究半监督与无监督方法来减少标注量具有理论和现实意义。
本文将半监督与无监督方法进行结合，应用于带钢表面缺陷分类，使用基于深度聚
类的无监督方法提升半监督模型性能。本文的主
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