表面瑕疵检测中常见的网络架构有哪些

在表面瑕疵检测中，常见的网络架构主要包括基于分割和决策网络的架构。以下是对这种架构的详细介绍：

基于分割和决策网络的架构：这种架构主要由分割网络和决策网络两部分组成。分割网络通过卷积神经网络对图像进行像素级别的分类，标记出可能存在的缺陷区域。然后，决策网络在这些分割结果之上进行后处理，判断每个区域是否真正为缺陷，从而提高检测准确性。这种两步法极大地降低了误报率，提高了检测效率。SegDecNet-KolektorSDD就是这一架构的典型代表，它是一款基于TensorFlow的开源项目，专门用于表面缺陷检测，并与Kolektor集团合作开发，已在JIM 2019期刊上发表。还有研究通过结合分割网络和决策网络，实现了仅使用25-30个样本的高精度检测，证明了该架构在有限样本下的有效性。

基于分割和决策网络的架构是表面瑕疵检测中常见的网络架构之一，它通过分割和决策两步处理，提高了检测的准确性和效率。