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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>如何使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行虛擬邊界檢測(cè)的方法

      如何使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行虛擬邊界檢測(cè)的方法

      2018-11-19 | rar | 1.10 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)傳 統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法無(wú)法對(duì)材料微觀圖像中不同區(qū)域間存在的“虛擬邊界”（VB）進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)的問(wèn)題，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的虛擬邊界檢測(cè)模型，稱(chēng)之為“虛擬邊界網(wǎng)絡(luò)”（VBN）。該模型對(duì)VGGNet深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了簡(jiǎn)化，并在模型訓(xùn)練過(guò)程中采用了dropout以及Adam算法等優(yōu)化策略。VBN以圖像中每個(gè)像素為中心所取的圖像塊作為輸入，然后輸出該圖像塊所屬的類(lèi)別并據(jù)此判斷中心像素是否屬于虛擬邊界。在對(duì)兩類(lèi)材料圖像進(jìn)行虛擬邊界檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)中，VBN的平均檢測(cè)精度到達(dá)92.5%，平均召回率達(dá)到89.5%，證明該模型能夠準(zhǔn)確、有效地對(duì)圖像中的虛擬邊界進(jìn)行檢測(cè)，是一-種替代低效率人工分析方法的有效手段。

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