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摘要
带钢表面缺陷识别对促进带钢生产质量提升至关重要。然而传统的图像处理与识别方法存在精度不高、且容易受到光线等因素影响；而新兴的基于深度学习的算法，则存在模型参数量大且难以部署等问题，无法在实际生产中得到广泛应用。本文提出了一种轻量级部分深度混合可分离网络(PDMSNet)用于解决以上问题，由于其模型小以及浮点型运算(FLOPs)少更易于部署在资源受限的平台。采用标准的带钢表面缺陷数据集NEU-CLS的测试结果表明，与其他缺陷分类器相比，在带钢表面缺陷检测方面，本文所提出的模型性能更加优越。识别准确率达到了99.78%,而参数量只有0.17 M以及272 M FLOPs,在单一低端的GeForce MX250图形处理单元(GPU)识别一张图片平均时间为0.47 ms,可以满足工业现场实时检测的要求。
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