基于迁移学习和Xception网络的混凝土裂纹识别研究

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摘  要：针对深层卷积神经网络检测表面结构裂纹耗费时间长、精度不够高的问题，基于Xception网络进行自适应调整重构其分类器，利用图像增广技术扩充数据集后，引入迁移学习的方法对Xception网络进行训练。同时，与构建的ResNet50、InceptionV3和VGG19三个深层卷积神经网络模型进行对比实验，重新验证其性能。（剩余8257字）

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