10.3969/j.issn.1001-9677.2022.13.046
基于卷积神经网络的多种金属腐蚀等级研究
为了识别多种金属材料在不同环境中的腐蚀程度,研究卷积神经网络对国家材料环境腐蚀野外科学观测研究平台的腐蚀图谱训练模型,获取的模型可对金属腐蚀图片识别相应的腐蚀等级.实验结果表明,ResNet18、ResNet50、GoogleNet和DenseNet121四种神经网络均能够识别不同金属材料的腐蚀图谱,判断出腐蚀等级;综合准确率、交叉熵损失值和耗时,GoogleNet在样本训练利用率上更高效.
金属腐蚀、卷积神经网络、图像分类
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TP391.4;TP183(计算技术、计算机技术)
池州学院自然一般项目;池州学院自然一般项目
2022-08-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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152-155