单词

翻译
纺织业是全球经济的支柱产业之一。然而,由于织物结构的复杂性和潜在缺陷(如破洞、污渍、断纱和织造错误)的多样性,质量控制仍然是一个瓶颈。历史上,缺陷检测由人工检查员执行,这一过程不仅枯燥且容易出错,而且无法满足现代高速生产线的需求。
近年来,机器视觉在许多场景中取代了人眼。早期的自动化系统利用传统的图像处理算法,如 Gabor 滤波器、小波变换和共生矩阵,来提取纹理特征。虽然这些方法对于简单、规则的织物有效,但在面对新材料或复杂图案时,这些手工特征缺乏泛化能力。此外,它们需要大量的领域专业知识来手动调整参数。
深度学习的出现彻底改变了这一领域。与传统方法不同,深度学习模型能够从原始图像中自动学习层次化特征表示,同时捕捉局部细节和全局上下文。具体而言,目标检测网络(如 YOLO, Faster R-CNN)已被广泛用于定位和分类缺陷。然而,将这些通用模型应用于纺织行业面临着独特的障碍。首先,数据不平衡问题严重;在实际生产中,缺陷样本相比正常样本非常稀少。其次,工业应用要求低延迟以及对变化光照条件和相机噪声的高鲁棒性。
为解决这些问题,本文做出了三点主要贡献:(1) 我们提供了专为织物检测定制的深度学习方法的系统分类;(2) 我们提出了一种轻量级注意力机制,在不增加计算成本的情况下增强了特征提取能力;(3) 我们在真实的智能制造场景中验证了我们的方法,证明了其与工业物联网 (IIoT) 平台集成的潜力。本工作旨在弥合学术研究与工业应用之间的差距,推动纺织行业的数字化转型。
进阶05
回形取数
问题描述
回形取数就是沿矩阵的边取数,若当前方向上无数可取或已经取过,则左转90度。一开始位于矩阵左上角,方向向下。
输入说明
输入第一行是两个不超过200的正整数m, n,表示矩阵的行和列。接下来m行每行n个整数,表示这个矩阵。
输出说明
输出只有一行,共mn个数,为输入矩阵回形取数得到的结果。数之间用一个空格分隔,行末不要有多余的空格。
代码
cpp
#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
int m,n;
cin>>m>>n;
bool isFirst=true;
vector<vector<int> > a(m,vector<int>(n));
for(int i=0;i<m;i++){
for(int j=0;j<n;j++){
cin>>a[i][j];
}
}//输入
int top=0;int bottom=m-1;
int left=0;int right=n-1;
while((top<=bottom)&&(left<=right)){
//向下
for(int i=top;i<=bottom;i++){
if(!isFirst){
cout<<" ";
}
isFirst=false;
cout<<a[i][left];
}
left++;
//向右
if(top<=bottom){//检查是否还有行
for(int i=left;i<=right;i++){
cout<<" "<<a[bottom][i];
}
bottom--;
}
//向上
if(left<=right){
for(int i=bottom;i>=top;i--){
cout<<" "<<a[i][right];
}
right--;
}
//向左
if(top<=bottom){
for(int i=right;i>=left;i--){
cout<<" "<<a[top][i];
}
top++;
}
}
return 0;
}
总结
二维数组,对应回型取数知识点。注意:1、除了向下(初始方向)之外,其他方向的取数,要加判定条件,比如,向右取数时,要判断是否还存在行,所以判定条件就是top<=bottom;2、要注意取数索引能对上,行列不要写反