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基于迁移学习的锂电池极片缺陷检测性能提升方法
引言
随着深度学习技术的不断发展，未来可能出现更多创新的网络架构和优化算法，这将为锂电池极片缺陷检测带来更广阔的前景。对现有模型的不断改进与创新，将有助于提高检测的准确性、可靠性和实用性，推动锂电池产业向更高水平发展。
在实际应用中，锂电池极片缺陷图像数据的标注工作往往较为复杂且耗时，因此，迁移学习作为一种有效的优化策略，可以通过利用已有的预训练模型，减少对大量标注数据的依赖。预训练模型通常在大规模数据集上进行训练，具有较强的特征提取能力，适用于不同的任务。通过对预训练模型进行微调，可以在少量标注数
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