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基于深度迁移学习的古筝面板材品质分级研究
【摘 要】
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目前,古筝面板材品质分级主要靠乐器技师来人工鉴定,但该方法存在个人主观因素、判断效率较低且判断成本过高。由于这种人为鉴定木材等级方式已经无法满足规模化市场的需求,因此如何实现古筝面板板材科学化、工程化的分级工作是一个亟待解决的课题。由于木材横切面包含了管孔大小、形状及导管分布模式等木材识别的关键特征,而深度迁移学习技术可以高效的从图像中提取出这些关键特征,由此基于深度迁移学习本文对古筝面板材品质分
【出 处】
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东北林业大学
【发表日期】
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2021年01期
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