《表1 模型参数设置：基于深度学习的不规则特征识别检测技术》

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《基于深度学习的不规则特征识别检测技术》

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数据集总共包含凹坑缺陷、划痕缺陷、磨损缺陷和缺口缺陷4种类别，总样本一共40 000张，4种缺陷各10 000张，训练集、验证集和测试集的比例为98∶1∶1，随机挑选每种缺陷里的98%占比的缺陷图作为训练集进行Faster R-CNN模型的训练。模型参数的设置主要包括类别数设置、特征提取网络相关设置、anchor超参数设置和正负样本筛选IoU阈值等。具体参数设置如表1所示。