不平衡样本条件下的注塑产品缺陷高精度检测方法

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摘要：注塑产品缺陷的高精度检测依赖于模型提取的图像特征，然而，注塑产品缺陷样本收集困难，导致训练数据集出现类别不平衡的问题，致使模型性能下降。针对该问题，提出一种不平衡样本条件下的注塑产品缺陷高精度检测方法。利用多尺度卷积神经网络提取多尺度图像特征，并利用其他分类任务的图像知识，通过两阶段迁移学习改变模型训练时的样本采样分布，提高模型对缺陷样本图像特征的提取能力，从而提高模型的分类性能。（剩余9996字）

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