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基于OSE-dResnet网络的列车底部零件检测算法 被引量：4
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作者 李利荣 王子炎 +3 位作者 张开 杨荻椿 熊炜 巩朋成 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第4期692-698,共7页
针对列车底部零件难以检测的问题,提出了一种基于OSE-dResnet网络的列车底部零件检测算法。为了增加特征提取的丰富度与准确性,以Resnet50网络为基础,通过增加跨层传输来强化特征的提取;其次,在特征提取网络上嵌入OSEnet模块,利用全局... 针对列车底部零件难以检测的问题,提出了一种基于OSE-dResnet网络的列车底部零件检测算法。为了增加特征提取的丰富度与准确性,以Resnet50网络为基础,通过增加跨层传输来强化特征的提取;其次,在特征提取网络上嵌入OSEnet模块,利用全局特征增强有益特征通道;最后,将不同尺度特征层进行融合,实现特征信息互补。实验结果表明:引入OSEnet模块和d-Resnet网络后的算法对列车底部零件具有很好的检测效果,在测试数据集上对所提算法进行验证,mAP达到了98.77%。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 d-Resnet osenet 多尺度特征融合
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