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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

表面缺陷视觉检测的深度学习技术/郑宏 ... [等] 著

出版发行项:

武汉:武汉大学出版社,2024.10

ISBN及定价:

978-7-307-24448-1/CNY48.00

载体形态项:

123页:图;26cm

个人责任者:

郑宏 著

个人责任者:

鞠剑平 著

个人责任者:

许晓航 著

学科主题:

表面缺陷-计算机视觉-检测

中图法分类号:

TG245

题名责任附注:

题名页题: 郑宏, 鞠剑平, 许晓航, 黎曦, 肖振华著

书目附注:

有书目 (第107-123页)

提要文摘附注:

本书是一本介绍利用深度学习方法进行表面缺陷视觉检测的专著。主要包括基于深度学习的表面缺陷视觉检测基础、基于半监督式数据增广方法和迁移学习的卷积神经网络分类方法、基于多尺度特征学习网络的多尺寸表面缺陷检测方法和基于注意力机制和特征关联网络的复合表面缺陷检测方法等。

使用对象附注:

本书可供从事产品表面缺陷检测的科研工作者和技术开发人员使用, 也可作为相关专业本科生及研究生的学习参考用书

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