cnn神经网络怎么提升精度
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双元科技:公司自主研发的机器视觉软件算法融合了基于卷积神经网络...金融界5月9日消息，有投资者在互动平台向双元科技提问：请问贵公司的机器视觉检测算法，是基于深度学习技术，利用卷积神经网络(CNN)和循环好了吧！ 还融合了基于卷积神经网络的表面缺陷检测方法等，完成对被测物复杂的表面缺陷类型识别，避免了传统方法漏检率高、检测精度低和适应性差好了吧！
cnn神经网络怎么提升精度和精度
神经网络提高精度
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...瞳取得轧钢板表面缺陷检测专利,降低人工成本,并提高缺陷检测的精度该检测方法将高精度线阵扫描相机采集轧钢板表面的二维图像输入Mask R‑CNN 的卷积神经网络检测模型中进行识别，得到图像上的缺陷类别和缺陷区域；将轧钢板表面的轮廓点云数据通过主成分分析法和RANSAC 平面拟合算法识别缺陷点，并将缺陷点进行欧式聚类，获得轧钢板表面的后面会介绍。
cnn神经网络参数
神经网络如何提高准确率
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...粒径识别的上坝料精准加水方法专利,提高土石料粒径识别任务的精确度通过卷积神经网络CNN 对土石料的粒径进行识别，计算并统计土石料内粗细料占比、颗粒形状、表面粗糙度和摩擦系数，获得影响加水量的土石料参数；本发明通过采用通过图像预处理和CNN 网络的结合，实现了网络对粒径特征的提取功能，提高土石料粒径识别任务的精确度；通过设计料水后面会介绍。
cnn神经网络模型原理
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