【摘 要】
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为实现列车车轮踏面表面缺陷的自动化检测,文中提出了一种基于深度学习的缺陷检测模型,该方法主要通过改进的VGG16模型进行缺陷识别。在训练阶段,引入了迁移学习缓解缺陷数据较少问题,并通过模型剪枝算法减少模型参数。实验结果表明,与其它深度学习方法和传统方法相比,文中的算法具有更好的检测效果及更低的内存消耗。
【机 构】
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西南交通大学物理科学与技术学院,成都主导科技有限公司
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为实现列车车轮踏面表面缺陷的自动化检测,文中提出了一种基于深度学习的缺陷检测模型,该方法主要通过改进的VGG16模型进行缺陷识别。在训练阶段,引入了迁移学习缓解缺陷数据较少问题,并通过模型剪枝算法减少模型参数。实验结果表明,与其它深度学习方法和传统方法相比,文中的算法具有更好的检测效果及更低的内存消耗。
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