颜色分类LeetCode-TensorFlow-裂缝分类：基于CNN的裂纹检测管道...

简介：
这段简介描述的是一个结合了颜色分类与深度学习技术（使用TensorFlow和卷积神经网络）的项目，专注于识别并分类各种材料表面的裂缝。该系统通过分析图像中的颜色特征来提高裂缝检测的准确性，并为工业检查提供了一种高效的自动化解决方案。 颜色分类leetcode使用TensorFlow/Keras进行裂缝分类的存储库是尝试重现基于深度学习的裂纹检测论文的一部分工作。在该研究中，利用卷积神经网络（CNN）与朴素贝叶斯数据融合技术进行了实验。具体来说，在TensorFlow和Keras框架下实现了两个用于裂缝检测的CNN模型：一个简单的模型（命名为SimpleNet），以及根据原始论文设计的更复杂的CrackNet模型。此外，还对VGG-16预训练模型应用了迁移学习。 这些模型可以被集成到名为CNNDetector的组件中使用，该组件接收图像作为输入，并检查其是否存在裂缝，最终输出一系列边界框表示可能存在的裂纹区域及其概率值。在核电厂检测流程管道中的CNNDetector可以通过本地TensorFlow会话或远程REST/GRPC服务进行调用。 提供的预训练模型是经过不同数据集准备和CNN架构设计、超参数选择等多轮实验优化的结果。这里使用的公开可用的数据集涵盖了裂纹及表面缺陷分类任务，提供了一个脚本用于下载并处理这些数据以适应后续的机器学习流程。