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摘要:
针对传统的织物缺陷检测算法普适性不足的问题,提出一种基于改进DANN网络的织物缺陷检测算法.分析了对抗迁移学习领域的DANN网络存在的仅考虑源域和目标域间特征相似的情况和对于复杂图片提取到的特征能力较差的问题.提出了改进的方法,通过在网络中加入MMD层,可以对提取到的目标域特征赋予不同的权重,并使用ResNet50作为特征提取器.将原DANN网络和改进的MMD-DANN网络在织物缺陷图库中进行了测试并对比了二者的缺陷检测结果.结果表明,改进后网络相比于原网络的准确率平均提高了5%左右,且实时性良好,能满足实际工业需求.
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文献信息
篇名 基于改进DANN网络的织物缺陷检测
来源期刊 现代纺织技术 学科 工学
关键词 织物缺陷检测 对抗迁移学习 DANN网络 MMD ResNet50
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 纺织工程
研究方向 页码范围 57-63
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 3692字 语种 中文
DOI 10.19398/j.att.201901005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 景军锋 西安工程大学电子信息学院 143 578 12.0 16.0
2 殷鹏 西安工程大学电子信息学院 2 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
织物缺陷检测
对抗迁移学习
DANN网络
MMD
ResNet50
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代纺织技术
双月刊
1009-265X
33-1249/TS
大16开
浙江省杭州市下沙高教园区(西区)浙江理工大学
32-118
1992
chi
出版文献量(篇)
2488
总下载数(次)
6
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