请帮我润色下文:缺陷检测是织物生产线上的重要环节,但由于织物具有复杂的纹理背景,且缺陷种类繁多,使得织物缺陷在线检测技术长期困扰,传统视觉的特征提取和小波变换需要手动设置参数,且运算时间较长,基于深度学习的缺陷检测算法可自动学习缺陷特征,但参数模型大。本文提出了一种基于深度学习的织物缺陷检测算法,轻量化网络结构同时提升检测效果,并开发应用至织物检测软件系统中,
时间: 2023-03-13 17:46:39 浏览: 42
缺陷检测是织物生产线上的重要环节,但由于织物具有复杂的纹理背景,且缺陷种类繁多,使得织物缺陷在线检测技术长期困扰。传统视觉的特征提取和小波变换需要手动设置参数,且运算时间较长,基于深度学习的缺陷检测算法可自动学习缺陷特征,但参数模型大。因此,本文提出了一种基于深度学习的织物缺陷检测算法,该算法采用轻量化网络结构,可有效提升检测效果,并且可应用于织物检测软件系统中。
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请帮我润色下文:(1)提出了一种轻量化网络模块C3_Ghost,设计将Ghost_module嵌入残差网络中,Ghost_module使用较少卷积核和深度可分离卷积来获取相似的特征图,持在原有的特征提取效果下,可以降低网络参数量,加快特征提取的速度,根据特征融合的理论,对主干网络、颈部网络中的基础C3架构进行对比实验。
我们提出了一种轻量化网络模块C3_Ghost,它将Ghost_module嵌入到残差网络中,使用较少的卷积核和深度可分离卷积来获取相似的特征图,在保持原有特征提取效果的同时,可以降低网络参数量,加快特征提取的速度。为了验证特征融合的理论,我们将主干网络和颈部网络中的基础C3架构进行了对比实验。
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