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打開文本圖片集
摘要：傳統(tǒng)的海纜表面缺陷檢測是通過人工觀察的方式，易出現(xiàn)高錯誤率、速度較慢等現(xiàn)象。為此，文章提出了一種基于深度學習在海纜表面缺陷檢測的系統(tǒng)。為了提高整體的檢測效率，該系統(tǒng)通過Faster - RCNN網(wǎng)絡對圖片缺陷進行檢測。為了減小模型的復雜程度，采用了RPN Loss+ Fast RCNN Loss的聯(lián)合訓練方法，通過一次的反向傳播更新模型參數(shù)。（剩余7804字）
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基于深度學習在海纜表面缺陷檢測中的應用
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