"Deformable Patterned Fabric Defect Detection With Fisher Criterion-Based Deep Learning" 学习笔记

这篇文章提出了一种比较新颖的利用自编码网络进行缺陷检测的方案。作者改进了SDA,提出了Fisher Criterion-Based SDA(FCSDA)。SDA是Stacked Denoising Autoencoders的缩写。其创新点有两个。第一,采用Fisher Criterion-Based SDA即(文中所说的FCSDA)进行自编码学习,检测缺陷;第二,训练另一个FCSDA来尽可能消除缺陷,得到没有缺陷的背景,与缺陷样本进行比较,分割出缺陷。该方法实现了在缺陷样本较为匮乏的情况下进行缺陷检测和缺陷分割。

预备知识——Stacked Denoising Autoencoders(S [Read More…]

“Deep Multi-task Learning for Railway Track Inspection” 论文笔记

“Deep Multi-task Learning for Railway Track Inspection” 论文笔记

这篇博客将分享一篇论文《Deep Multi-task Learning for Railway Track Inspection》。论文提出了一种将浅层学习与深度学习相结合的方法,超过了单纯采用深度学习的效果。浅层学习与深度学习结合也是一个很多人都在谈论的事情。我曾一直觉得这种想法完全是一种想当然的没有任何依据的想法。因为深度学习追求的是一种端到端的训练方式,而不会想着将训练隔离成两个部分。在一些级别不高的期刊里面经常能看到这样一些文章,首先用深度神经网络做一些训练,再简单地利用SVM或其它模型将后面的全连接层换掉。我认为这种做法意义不大。之所以详读这篇文章,是因为它将浅层学习模型“嵌入”神 [Read More…]