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《基于改进U-Net的钢材缺陷检测分割算法研究》
一、引言
钢材作为现代工业制造中不可或缺的原材料，其质量直接关系到产品性能和安全。因此，钢材的缺陷检测显得尤为重要。传统的钢材缺陷检测方法通常依赖于人工目视检测，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。近年来，随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理方面的广泛应用，基于深度学习的钢材缺陷检测方法逐渐成为研究热点。其中，U-Net作为一种典型的深度学习网络结构，在医学图像分割等领域取得了显著成果。本文提出了一种基于改进U-Net的钢材缺陷检测分割算法，旨在提高钢材缺陷检测的准确性和效率。
二、相关技术及文献综述
U-Net是一种
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