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自动烟支外观缺陷分类是卷烟厂高速流水线上产品质量检测需要解决的问题，是提高卷烟品质和竞争力的有效措施.基于烟草企业的实际需求，提出了一种基于ResNeSt模型的烟支外观缺陷分类方法.首先，针对烟支外观缺陷样本数量不足的问题，采用了迁移学习的方法；其次，针对烟支图像的特征，采用多尺度测试，输入不同尺度大小的图片进行训练；最后，为了更好地提取缺陷特征，提高分类准确率，用h-swish替换ReLU激活函数.实验结果显示，准确率达到了92.04%，提出的方法比另外10种主流网络在分类准确率上更高. 相似文献
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