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A Comparative Study of Open Source Computer Vision Models for Small Data Applications: The Case of CFRP Tape Laying
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内容提要
本研究探讨了在有限训练数据下开发人工智能模型的方法。通过迁移学习，显著降低了所需数据量，并且使用小模型不会影响性能，具有重要的应用价值。
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关键要点
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本研究探讨了在工业制造中小型实验过程下，人工智能模型开发面临的挑战。
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研究发现，通过迁移学习，可以显著降低成功训练人工智能模型所需的数据量。
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使用较小的模型不会影响性能，具有重要的应用价值和潜在影响。
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