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基于改进ResNet50的金属表面缺陷检测模型设计

目录

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2金属表面缺陷检测的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.4论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2ResNet50模型简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3金属表面缺陷检测的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

改进ResNet50模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1模型架构选择与设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.1卷积层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2.2池化层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2.3全连接层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3.1损失函数的选择与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3.2优化算法的选择与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据来源与采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2数据标注与清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

训练与验证过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1训练策略与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2训练集与测试集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3训练与验证结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结果评估与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.2.1不同模型比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2.2不同算法比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.3结果讨论与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

7.1应用场景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

7.2模型部署与实施步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

7.3实际应用效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

结论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

8.1研究成果总结．．