Журнал
ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ «ПРИБОРОСТРОЕНИЕ»
УДК:004.89
Номер:3 (64)
Скачать PDF747 Кбайт
Рассматривается сверточный слой глубокой нейронной сети, предназначенный для определения дефектов металлопроката. Для определения дефекта предлагается использовать алгоритмы сегментации дефектоскопических изображений и несколько видов фильтрации внутри сверточного слоя. Фильтрация основана на применении комбинированных алгоритмов свертки с различными исходными масками. Для минимизации ошибки на выходе сверточного слоя используется функция активации GELU. Приведены результаты экспериментов.