现代制造工程Issue(4)：P.112-118,7.DOI:10.16731/j.cnki.1671-3133.2022.04.016
深度网络自适应优化的Mask R-CNN模型在铸件表面缺陷检测中的应用研究
摘要
关键词
缺陷检测/深度学习/Mask R-CNN模型/迁移学习/深度网络自适应分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
马宇超,付华良,吴鹏,陈信华,王鼎,陈帅,曹晨雨..深度网络自适应优化的Mask R-CNN模型在铸件表面缺陷检测中的应用研究[J].现代制造工程,2022,(4):P.112-118,7.基金项目
江苏省高等学校自然科学研究面上项目(18KJB460001) （18KJB460001）
江苏省研究生科研与实践创新计划项目 （）
常州大学大学生创新创业基金项目。 （）
