Abstract-Vi presenterar en Max-Pooling Convolutional Neural Network metod för övervakad stål defekt klassificering. På en klassificeringsuppgift med 7 defekter, som samlats in från en verklig produktionslinje, erhålls en felfrekvens på 7 %. Jämfört med SVM klassificerare tränas på vanliga funktionsdeskriptorer vårt bästa nät presterar minst två gånger bättre. Inte bara vi får mycket bättre resultat, men den föreslagna metoden fungerar också direkt på rå pixel intensitet av upptäckta och segmenterade ståldefekter, undvika ytterligare tidskrävande och svårt att optimera ad-hoc förbearbetning.
I REF användes CNN med max poolningsskikt för uppgiften att klassificera ståldefekter i 7 defekter och deras prestanda jämfördes med SVM-klassificerare som utbildades på konstruerade funktioner.
Steel defect classification with Max-Pooling Convolutional Neural Networks
{'venue': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}