激光与光电子学进展, 2021, 58 (4): 0410016, 网络出版: 2021-02-24   

基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类 下载: 1013次

Strip Defect Classification Based on Improved Generative Adversarial Networks and MobileNetV3
作者单位
1 西安工程大学机电工程学院, 陕西 西安 710048
2 绍兴市柯桥区西纺纺织产业创新研究院, 浙江 绍兴 312030
3 西安工程大学计算机科学学院, 陕西 西安 710048
引用该论文

常江, 管声启, 师红宇, 胡璐萍, 倪奕棋. 基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(4): 0410016.

Jiang Chang, Shengqi Guan, Hongyu Shi, Luping Hu, Yiqi Ni. Strip Defect Classification Based on Improved Generative Adversarial Networks and MobileNetV3[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(4): 0410016.

引用列表
1、 基于特征金字塔匹配和自监督的表面缺陷检测激光与光电子学进展, 2023, 60 (4): 0415006
2、 基于UMnet的数字全息相位解包裹激光技术, 2023, 47 (1): 73
3、 基于机器视觉的划痕检测技术综述激光与光电子学进展, 2022, 59 (14): 1415009
4、 基于双通道生成对抗网络的镜片缺陷数据增强激光与光电子学进展, 2021, 58 (20): 2015001
5、 基于卷积神经网络和迁移学习的奶牛个体识别激光与光电子学进展, 2021, 58 (16): 1628002
6、 一种基于注意力模型的带钢表面缺陷识别算法激光与光电子学进展, 2021, 58 (14): 1410014

常江, 管声启, 师红宇, 胡璐萍, 倪奕棋. 基于改进生成对抗网络和MobileNetV3的带钢缺陷分类[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(4): 0410016. Jiang Chang, Shengqi Guan, Hongyu Shi, Luping Hu, Yiqi Ni. Strip Defect Classification Based on Improved Generative Adversarial Networks and MobileNetV3[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2021, 58(4): 0410016.

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