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摘要：传统的海缆表面缺陷检测是通过人工观察的方式，易出现高错误率、速度较慢等现象。为此，文章提出了一种基于深度学习在海缆表面缺陷检测的系统。为了提高整体的检测效率，该系统通过Faster - RCNN网络对图片缺陷进行检测。为了减小模型的复杂程度，采用了RPN Loss+ Fast RCNN Loss的联合训练方法，通过一次的反向传播更新模型参数。（剩余7804字）
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基于深度学习在海缆表面缺陷检测中的应用
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