【摘 要】
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为满足生产环境中钢材表面缺陷实时分类识别的需求,提出一种可部署于移动端的轻量卷积神经网络模型用于高效识别钢材表面缺陷.通过知识蒸馏将ResNet50和MobileNetV3分别作为教师模型和学生模型,生成改进的轻量神经网络模型MobileNetV3_small_tp.利用MobileNetV3_small_tp作为预训练模型,选用NEU(Northeastern University)带钢表面缺陷数据集进行微调,同时使用数据增强以模拟实际工况,得到模型在测试集中精度达到100％.最后将模型部署于手机上进行
【机 构】
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长江大学石油工程学院,武汉430100;长江大学城市建设学院,荆州434023;长江大学电子信息学院,荆州434023
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为满足生产环境中钢材表面缺陷实时分类识别的需求,提出一种可部署于移动端的轻量卷积神经网络模型用于高效识别钢材表面缺陷.通过知识蒸馏将ResNet50和MobileNetV3分别作为教师模型和学生模型,生成改进的轻量神经网络模型MobileNetV3_small_tp.利用MobileNetV3_small_tp作为预训练模型,选用NEU(Northeastern University)带钢表面缺陷数据集进行微调,同时使用数据增强以模拟实际工况,得到模型在测试集中精度达到100％.最后将模型部署于手机上进行实际钢材表面缺陷识别.移动端模型测试、验证以及实际检测结果均显示MobileNetV3_small_tp模型具有流畅的运行速度和较高的识别率,能够实现现场钢材表面缺陷的准确高效识别.
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溪洛渡库区河口滑坡位于金沙江下游溪洛渡水电站东南岸坡上,永善县城至大兴集镇、莲峰镇公路横穿滑坡.滑坡一旦失稳将切断两个镇的生命线,甚至对库区形成危害.在现场地质测绘、勘察和数值模拟的基础上,对河口滑坡的变形特征和形成机制进行了研究.结果表明:河口滑坡是一个大型深层岩质滑坡;变形特征上可分为强变形区、弱变形区和松弛区;破坏模式上可分为前缘倾倒破坏模式和中后部滑移破坏模式;滑坡整体变形模式为倾倒-滑移-拉裂-剪断模式.滑坡主要影响因素有库水作用、地质构造、卸荷作用;河口滑坡若继续在库水作用和卸荷作用的影响下将
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