《表1 各方案性能分析：基于卷积神经网络的铁氧体零件裂缝检测》

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《基于卷积神经网络的铁氧体零件裂缝检测》

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图3展示了本研究设计的网络框架。表1给出了网络每一层的结构以及输出特征图大小。网络的输入为128×128×3的图像，通过卷积层和4个残差块，到达平均池化层，将特征图尺寸变为1×1×512，最后通过全连接层和Softmax层，输出一个4×1的向量，向量中的4个元素分别对应该输入图像属于背景区域、零件边缘区域、零件完好区域和零件裂缝区域4个类别的概率大小，其中概率最大的元素即对应神经网络输出的类别。