摘要
最近几年来，机器学习这一计算机领域越来越受到大众的关注，尤其是深度学习这一个新兴的研究方向更受各类研究学者青睐，在工作生活中的大多数场景中深度学习运用广泛，金融行业、电商行业、农业、工业制造和人脸识别领域等都有所设计，对文字、声音和图像等数据可进行分析识别。本文主要针对
能源电厂
供水管道泄漏方面进行研究论述，针对多数的应用场景，供水管道呈现各种形状，长短不一，而且容易受外物的遮挡，会使得机器识别在提取图像特征方面出现计算复杂以及对特征存在的盲目和不确定性。本次研究方法是在
Pytorch
官网提供的
基于小样本不均衡数据的供水管道泄露的视觉检测方法研究-16593字.docx