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本项目针对在工业表面检测的广泛应用场景中所凸显的对算法通用性、适应性的高要求,以及需要提高算法实施效率、降低执行成本等亟待解决的关键技术问题,在现有人工智能领域深度学习、图像处理的研发积累基础上,通过综合应用人工智能领域的诸多前沿技术,给出统一解决方案并形成完整的计算机软件实现。
在本项目中,通过对深度迁移学习、数据增强与在线增量学习等技术的研究和创新性应用,提升算法的通用性与适应性;采用基于深度学习的生成式系列技术,掌握和突破相关核心技术,提高算法实施效率;以及通过对一系列模型压缩与提速技术的研究,结合对嵌入式平台的开发与适配,达到降低执行成本的目的。
本项目成果在众多工业场景下具有广阔的应用前景,能带来显著的社会与经济效益。
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