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內容簡介： 本书聚焦深度学习在钢铁工业图像处理中的应用，系统阐述图像分类、目标检测、语义分割三大核心任务，结合带钢缺陷检测与钢材显微组织分析场景，提供理论方法与实战解决方案。图像分类部分解析卷积、自注意力、激活函数等基础理论，探讨ResNet、Transformer系列模型架构，提出轻量化、知识蒸馏、元学习等优化策略，并基于武钢热轧带钢、NEU-DET数据集验证噪声鲁棒性与小样本学习效果。目标检测部分以YOLO系列为核心，分析其演进与工业适用性，通过加权K-means聚类、多尺度特征融合、注意力机制等改进算法，结合带钢缺陷检测实战，提升检测精度与效率。语义分割部分针对显微组织分析，对比全监督（FCN、DeepLab）、半监督（原型循环一致性）及弱监督（像素自监督）方法，创新性提出神经崩溃困难样本学习、超像素图卷积网络等技术，解决标注数据稀缺难题。全书贯穿工业实践导向，覆盖模型压缩、噪声优化、弱监督学习等前沿技术，通过多组对比与消融实验验证算法有效性，兼具理论深度与工程落地性，为计算机视觉研究者、工业质检工程师及材料科学领域从业者提供关键技术参考。 關於作者： 冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心主任，武汉科技大学高温材料与炉衬技术国家地方联合工程研究中心领衔教授。主要从事复杂工业过程建模、控制与优化，数据挖掘、机器学习及智能算法，人工智能和深度学习新方法及其应用的研究工作。近年来，获湖北省科技进步一等奖1项（排名第一）、吴文俊人工智能科技进步二等奖2项、中国冶金科学技术进步1项、中国宝武技术创新重大成果奖2项；承担国家自然科学基金面上项目、湖北省重点研发计划、武汉市青年科技晨光计划、3551光谷人才计划及企业横向科研项目20余项，相关成果进入国内多家大型国有企业在线应用，经济效益与社会效益显著。发表国内外核心期刊论文80余篇，SCI收录论文20余篇；申请中国发明专利30余项、美国专利2项；荣获湖北省科技进步一等奖1项，获吴文俊人工智能科学技术进步奖2项、中国冶金科学技术进步奖1项、宝钢技术创新重大成果奖2项。

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