基于改進MobileNetV2的鋼板表面缺陷檢測

摘要： 鋼板表面缺陷傷痕類型多，行業(yè)數(shù)據(jù)公開率極低，訓練樣本不足使得深度學習難以應用于該領域。且MobileNetV2網(wǎng)絡模型特征表示能力有限、魯棒性較弱。針對上述問題，提出一種改進的MobileNetV2網(wǎng)絡模型，可在小規(guī)模樣本檢測中擁有較高的準確率。重新設定網(wǎng)絡模型中激活函數(shù)的上限，使模型更好地捕捉輸入數(shù)據(jù)中的復雜模式和特征。提出一種新的瓶頸結構并減少網(wǎng)絡層數(shù)，可以在通道維度上對特... （共5頁）