议题5,AI3,0下的智能工业质检新实践

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2019/07/04 发布于 技术 分类

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文字内容
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15.
16. Cycle-Consistent Adversarial Networks Unpaired No input-output pairs!
17. Cycle-Consistent Adversarial Networks x G(x) F(G x ) ' F(y) G(F x ) D, (F x ) D+ (G x ) Reconstruction error Reconstruction error F G x −x ) G F y −' )
18. Mono Train -> Poly Test 43.94% Prediction True Prediction Negative Actual True 8755 9525 Actual Negative 125 3555 Poly Train -> Poly Test 99.97% Prediction True Prediction Negative Actual True 18267 13 Actual Negative 0 3680
19. I • • • • • 6 • • I A 8 / / A
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