




目标定位是计算机视觉领域中基本的任务之一,---缺陷检测供应,同时它也是和传统意 义上缺陷检测接近的任务,其期的是获
得目标的位置和类别信息。目前, 基于---学习的目标检测方法层出不穷,-般来说, 基于---学习的缺陷
检测网络从结构.上可以划分为:以faster r-cnn为代表的两阶段(two stage)网络和以ssd或yolo为代表的一
阶段(one stage)网络。两者的主要差异在于两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框(proal),然后在
进一步进行目标检测。-阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。

缺陷检测是一项重要的控制和措施,用于发现产品或材料中的潜在缺陷和问题。以下是缺陷检测的一些好处和重要性:
提高产品:缺陷检测可以帮助及早发现产品或材料中的缺陷,---缺陷检测哪里好,---生产出高的产品。通过检测和纠正缺陷,可以减少不合格品率,提高产品的---性和性能。
减少成本和浪费:通过及早发现和修复缺陷,---缺陷检测,可以减少产品的返工、报废和修复成本。缺陷检测有助于降低生产成本,提高生产效率,并减少资源的浪费。

由于cnn---的特征提取能力,采用基于cnn的分类网络目前已成为表面缺陷分类中的模式一般来说,现
有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构,包括alexnet, vgg, googl enet,resnet,---缺陷检测怎么样,
senet, shutenet,mobilenet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。
deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

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