基于Cascade R-CNN 改进的花色布匹瑕疵智能识别方法

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花色布匹在生产的过程中,其相比于单色布匹的生产需要引入更多的加工工序,比如印花、后整理等工序,经常导致花色布匹产生更多的瑕疵类别。为了实现花色布匹瑕疵的智能识别与检测,文章给出一种基于Cascade R-CNN改进的花色布匹瑕疵智能识别与检测方法,实验结果表明,相比同类算法,文章提出的方法在花色布匹瑕疵数据集上识别的准确率提升了2.39%,mAP评估指标提高了3.83%的显著效果。
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