【图像检测】基于深度学习 (CAE) 实现材料异常检测和定位附matlab代码

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⛄ 内容介绍

caffe是2013年由加州大学伯克利分校的贾杨清博士在Github上发布的一款深度学习开源框架。它 的核心语言是C++，支持python和matlab接口。既可以在CPU上运行，又可以在GPU上运行。主要应用于计算机视觉领域，如图像识别，目标识别，人脸识别，图像风格转换等方面。

我们可以按照框架定义各种各样的卷积神经网络的结构，并且可以再此框架下增加自己的代码，设计新的算法，该框架的一个问题就是，只能够使用卷积网络，所有框架都是在基于卷积神经网路的模型上进行的。​

⛄ 部分代码

Define networks

inputsize = [BlockSize 3];

numClasses = 3;

% define vgg16-based segnet and customize it for image output

lgraph = segnetLayers(inputsize,numClasses,'vgg16');

lgraph = removeLayers(lgraph,{'softmax','pixelLabels'});

lgraph = addLayers(lgraph,regressionLayer('Name','regressionLayer'));

lgraph = connectLayers(lgraph,'decoder1_relu_1','regressionLayer');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

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