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前言缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测...
论文提出使用高斯金字塔结合语义分割的方式来重建缺陷，推理阶段通过结合多尺度结果，完成融合。这种方法在织物疵点检测中有几个突出的优点。首先，只需少量的无缺陷样本就可以进行训练。这对于收集大量有缺陷样品困难且不可行的情况尤其重要。
3月3日，阿里巴巴算法工程师别象在云效DevOps交流群中分享了《阿里巴巴代码缺陷检测探索与实践》。从阿里巴巴代码平台在探索缺陷检测和补丁推荐问题时遇到的挑战入手，介绍了目前业界和学术界较为流行的缺陷检测手段，并针对其局限性，提出PRECFIX方法。
铸件缺陷的自动检测是数字射线照相（DR）缺陷检测自动化的一项重要技术。.传统上，在工业应用中，当复杂场景中检测目标较小、局部和细微时，传统的方法效率低下。.同时，CNN的精确数据量（如CNN的卷积模型）有限。.为了克服这些挑战，首次提出了一种...
其中，云效代码平台团队与德州大学奥斯汀分校、南洋理工大学合作的论文「PRECFIX:Large-ScalePatchRecommendationbyMiningDefect-PatchPairs」被该会议录用。.缺陷检测和补丁推荐几十年来一直是软件工程领域的难题，又是研究者和一线开发者最为关心的问题之一...
硕士学位论文2缺陷分析及总体框架2缺陷分析及总体框架本文是基于机器视觉的表面缺陷检测算法研究，在缺陷检测方法研究之前必须首先了解要检测的对象，分析这些对象所具有的特征，然后根据对象的特征设计合适的算法，本章的工作就是对要检测的对象...
源码来了|秒杀DeepLabV3+和Unet的缺陷检测网络.上次写了一篇文章介绍CVPR2019最新提交的工业缺陷检测新思路基于图像语义分割网络实现缺陷检测，当时我们的一位读者看到非常感兴趣，关键是还很厉害，直接实现了论文中提到缺陷检测网络，基于tensorflow+slim...
结果：改进的MobileNet-SSD算法可以检测出六种传统车身漆膜的缺陷，准确率超过95％，比传统SSD算法快10％，可以实现实时、准确的车身漆面缺陷检测。一.新的数据增强算法传统的数据增强：对切割后的图像或者原始图像，进行旋转，缩放，裁剪等方法。
很显然又胜出了！这个是2019年3月份发表不久的工业缺陷检测领域的最新论文，源码我暂时还没发现，等我发现研究了再来更新！个人总结一下：最核心的思想，把缺陷检测当成是一个二值图像分割问题，采用基于像素级别的语义分割网络，成功的减少了网络深度与参数总数，实现了少量样本训练...
推荐几篇开源论文，包含人脸、目标检测、分割、去噪、超分辨率等本文推荐本周值得关注的已开源论文，包含图像超分辨率、利用疼痛类型之间的域迁移来识别马的疼痛表情的研究、人脸检测识别、图像去噪、分割、手写文本行分割、妆容迁移与卸...
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结果：改进的MobileNet-SSD算法可以检测出六种传统车身漆膜的缺陷，准确率超过95％，比传统SSD算法快10％，可以实现实时、准确的车身漆面缺陷检测。一.新的数据增强算法传统的数据增强：对切割后的图像或者原始图像，进行旋转，缩放，裁剪等方法。
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