基于SqueezeNet的卷烟小盒外观检测算法在低成本硬件上的实现

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摘  要：文章设计一种基于SqueezeNet卷积神经网络，实现对小包外观检测。SqueezeNet卷积神经网络所使用数据集采集自昆明卷烟厂FOCKE-FXS机型成像检测系统，经过人工对图像进行分类，获得小包外观良好与缺陷的数据集。将数据集随机生成90%的训练集与10%的验证集，对训练集进行数据增强及均值减法的预处理之后，送入卷积神经网络进行特征提取与分类。（剩余4296字）

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