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公开(公告)号：CN111161207A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911110682.0
申请日：2019-11-14
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，首先对织物图像进行预处理，将原本的图像数据集进行任意旋转、变暗、加入高斯噪声和椒盐噪声来增强数据；再次对图像进行归一化处理，对DenseNet、InceptionV3和Xception在ImageNet上训练过的模型进行微调和迁移，在训练过程中调整学习参数以及冻结层数和训练测试时间，进行多次尝试后训练出自己的权重，然后得到预测结果；最后将基础模型预测出来的结果作为集成的输入，Voting(soft)集成的结果作为最终预测结果。本方法能够快速、有效的分类出织物的疵点类别，降低纺织品生产过程中的成本，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN111161207B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911110682.0
申请日：2019-11-14
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种集成的卷积神经网络织物疵点分类方法，首先对织物图像进行预处理，将原本的图像数据集进行任意旋转、变暗、加入高斯噪声和椒盐噪声来增强数据；再次对图像进行归一化处理，对DenseNet、InceptionV3和Xception在ImageNet上训练过的模型进行微调和迁移，在训练过程中调整学习参数以及冻结层数和训练测试时间，进行多次尝试后训练出自己的权重，然后得到预测结果；最后将基础模型预测出来的结果作为集成的输入，Voting(soft)集成的结果作为最终预测结果。本方法能够快速、有效的分类出织物的疵点类别，降低纺织品生产过程中的成本，提高生产效率。
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