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近年來，無需人工干預的深度學習已經成為缺陷圖像檢測與分類的一種主流方法。本文針對室內墻壁缺 陷缺檢測中數據集大多是小樣本的問題，提出了相關的深度學習研究方法。首先，自制墻壁表面缺陷數據集（Wall surface defect dataset，WSDD）并對其進行數據標注，進而使用Faster RCNN和YOLOv5進行目標檢測，兩個模型的 評價指標（Mean Average Precision ，MAP）均高于0. 517，表明本文采集的WSDD有效。然后，采用幾種傳統的數據 增強方法（尺度調整、旋轉和翻轉）及圖像拼接和圖像融合的方法來擴充原始數據集的數量。最后，將增強前后的 數據集分別用四種經典的深度卷積神經網絡（ResNet34、ResNet50、DenseNet121、VGG16）模型進行測試，結果顯示 經過數據增強后，四種模型的識別精度明顯高于增強前，分別為98. 86%、99. 47%、99. 06%和90. 25%，證明本文所 采用的數據增強和深度學習方法緩解了數據集小樣本的問題。
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