文件名称：使用深度学习 (CAE) 进行异常检测和定位：您可以学习如何使用卷积自动编码器检测和定位图像上的异常。-matlab开发
文件大小：36.12MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-20 14:00:24
matlab
在化工原料、服装、食品原料等的出货检验中，需要检测正常产品中的缺陷和杂质，但很难收集到足够的异常图像用于深度学习。 该演示展示了如何使用 CAE 检测和定位异常。 这种只使用正常图像进行训练的方法可能使您能够检测到从未见过的异常，通过自定义SegNet模型，您可以轻松地获得此任务的网络结构。 [日本人]在这个演示中，您可以使用深度学习来检测和定位出现在正常图像中的异常。这种仅使用正常图像训练模型的方法可能会检测到您以前从未见过的异常情况。我正在自定义 SegNet 模型以轻松获取模型结构。 【Keyward】图像处理、图像分类、深度学习、深度学习、IPCV演示・ SegNet ・ 异常检测 ・ 视觉检测 ・ 语义分割 ・ 自动编码器 ・ 卷积
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CAE_Anomaly_detection_19a.zip
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