【摘 要】
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传统的目标检测方法存在着局限性，还需要解决许多重要的问题：算法的计算复杂度、检测的准确性、数据的不平衡性等。以图像处理技术为基础的织物疵点自动检测进入了快速发展的阶段。聚焦于特征提取和分类，提高纺织业的智能化水平，文章主要介绍了图像预处理以及织物疵点检测使用到的方法，对疵点检测方法的原理进行了概括分析，讨论了基于深度学习的目标检测未来的研究趋势，以期解决其中存在的一些问题。
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传统的目标检测方法存在着局限性，还需要解决许多重要的问题：算法的计算复杂度、检测的准确性、数据的不平衡性等。以图像处理技术为基础的织物疵点自动检测进入了快速发展的阶段。聚焦于特征提取和分类，提高纺织业的智能化水平，文章主要介绍了图像预处理以及织物疵点检测使用到的方法，对疵点检测方法的原理进行了概括分析，讨论了基于深度学习的目标检测未来的研究趋势，以期解决其中存在的一些问题。
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