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本发明涉及一种基于改进MaskR‑CNN的木材缺陷识别和分割方法，本发明的目的是为了解决缺陷识别中的数据集不平衡和数据量偏少，缺陷检测效率低的问题。过程为：1.采集数据集；2.平衡数据集样本；3.扩充数据集数量；4.将数据集进行划分并制作成所需格式；5.选定检测网络的结构；6.将数据集输入网络模型，使用Momentum优化方法，训练网络20000次；7.每训练1000次，模型对验证集进行检测，选取20次中检测精度最高的模型作为训练好的检测模型；8.使用训练好的模型对测试集进行检测，得到模型的精
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113160136 A (43)申请公布日 2021.07.23 (21)申请号 202110276650.9 (22)申请日 2021.03.15 (71)申请人 哈尔滨理工大学 地址
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