《表3 SVM特征识别正确率》

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《深度卷积神经网络的X射线焊缝缺陷研究》

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将CNN与经典支持向量机（support vector machine，SVM）进行对比，SVM采用Liblinear[15]分类器实现分类，图像的原始样本大小为64×64，进行梯度特征提取后每个图像样本的特征向量转化为512维，2种方法对于焊缝缺陷的特征识别分别如表3、表4所示。