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摘要
摘要
缺陷检测在质量把控的环节是一项不可缺少且关键的任务，若品控不过关的原料和
半成品未能及时检测并处理，可能会造成纺织行业、钢铁铸造和元件制造等工业领域的
不必要的损失。纺织领域中的缺陷检测是在质检过程中必不可少的任务，主要工作是对
获取到的图像中的缺陷目标进行分类和定位。传统的图像检测方法不具备自主提取并学
习特征的能力，而基于深度学习的目标检测算法在训练中能自适应学习特征。深度学习
领域中，基于神经网络的算法能发挥其较强的性能和速度优势
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