基于改进Faster R-CNN的飞机蒙皮缺陷检测方法 被引量：2

1

作者 潘甜 惠开发 《机械工程与自动化》 2025年第2期139-141,共3页

针对传统的检测算法对目标缺陷定位精度不高的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的飞机蒙皮缺陷检测方法。在对缺陷图像进行预处理获得数据增强后,首先在主干网络中融合特征金字塔网络(FPN),加强对小缺陷的特征提取;接着使用ROI Alig... 针对传统的检测算法对目标缺陷定位精度不高的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的飞机蒙皮缺陷检测方法。在对缺陷图像进行预处理获得数据增强后,首先在主干网络中融合特征金字塔网络(FPN),加强对小缺陷的特征提取;接着使用ROI Align算法进行双线性插值,更加准确地定位目标缺陷;最后使用K-means算法得到适应飞机蒙皮缺陷的锚框。实验结果表明:优化后的Faster R-CNN算法具有较强的目标定位处理能力,对蒙皮缺陷检测的平均精度MAP达到91%,较传统算法提升了5%;在复杂缺陷混合的情况下对小目标缺陷的检测准确率高达95%,较传统算法提升了7%,为飞机蒙皮表面的缺陷检测提供了一种新的研究方向。 展开更多

关键词 飞机蒙皮 改进的Faster R-CNN 缺陷检测 FPN ROI Align K-MEANS

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基于改进Faster R-CNN的纸病检测算法 被引量：11

2

作者 汤伟 王锦韫 张龙 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第21期260-266,共7页

目的达到纸病检测中能够充分提取纸病特征、提高检测精度、降低小目标漏检率的目标。方法基于Faster R-CNN的检测算法进行改进,主要改进的做法是利用深度残差网络ResNet-50替换原模型的骨干特征提取网络VGG16,以保留更多的纸病特征信息... 目的达到纸病检测中能够充分提取纸病特征、提高检测精度、降低小目标漏检率的目标。方法基于Faster R-CNN的检测算法进行改进,主要改进的做法是利用深度残差网络ResNet-50替换原模型的骨干特征提取网络VGG16,以保留更多的纸病特征信息,增强特征网络对纸张缺陷的提取能力;在算法中添加空间和通道的双重注意力机制CBAM,用来提高纸病检测精度;将ROI-Pooling替换为ROI-Align,增强网络的泛化能力。结果实验结果表明,改进后的算法平均精度达到98%,较原算法平均精度提升了9%。结论改进后的算法能够充分提取纸病特征信息,有效提高了纸病的检测精度,以及提高了小目标纸病的检测率,降低了错漏检率。 展开更多

关键词 纸病检测 Faster R-CNN ResNet-50 卷积块双重注意力机制 roi-align

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基于改进Mask R-CNN电力设备温度异常检测方法

3

作者 邹建红 《电工技术》 2025年第20期127-129,共3页

电力设备在长期运行过程中,受外部环境条件或内部故障影响,容易出现温度异常问题,进而威胁电力系统的安全运行。为此,提出了一种基于改进掩码区域的卷积神经网络电力设备温度异常检测模型,该模型通过改进掩码区域的卷积神经网络模型,引... 电力设备在长期运行过程中,受外部环境条件或内部故障影响,容易出现温度异常问题,进而威胁电力系统的安全运行。为此,提出了一种基于改进掩码区域的卷积神经网络电力设备温度异常检测模型,该模型通过改进掩码区域的卷积神经网络模型,引入ROI Align操作替代ROI Pooling,增强多尺度特征提取能力,并在分割分支中采用全卷积网络优化目标分割精度。实验结果表明,所提出的模型准确率达到0.91,损失值降低至0.12,平均IoU为78.5%,推理时间为45.3 ms/帧,收敛速度提升至90轮次,该模型在电力设备温度异常检测中表现出卓越的性能。 展开更多

关键词 电力设备 Mask R-CNN ROI Align 温度 异常检测

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基于深度学习的轮胎缺陷检测算法 被引量：7

4

作者 李明达 姜静 《信息技术与信息化》 2021年第2期52-53,共2页

针对轮胎缺陷目标检测问题中,由于轮胎自身固有的结构性底纹,背景底纹与缺陷纹理容易产生混叠难以辨别,本文提出一种基于Faster-rcnn的轮胎缺陷检测算法。通过引入ROI Align池化,准确地对轮胎缺陷进行定位与分类,实验结果表明轮胎缺陷... 针对轮胎缺陷目标检测问题中,由于轮胎自身固有的结构性底纹,背景底纹与缺陷纹理容易产生混叠难以辨别,本文提出一种基于Faster-rcnn的轮胎缺陷检测算法。通过引入ROI Align池化,准确地对轮胎缺陷进行定位与分类,实验结果表明轮胎缺陷识别的严判率、漏识率与准确率有显著改善。 展开更多

关键词 目标检测 Faster-rcnn roi-align池化 轮胎缺陷检测

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基于改进Faster R-CNN算法的行人检测 被引量：6

5

作者 单志勇 张鐘月 《现代计算机》 2021年第23期124-128,共5页

随着科学技术的发展和社会智能化技术的进步,行人检测技术成为各类监控场所必要的监控技术。利用基于Faster R-CNN的行人检测算法,使用DetNet特征提取网络从输入的图片中提取出检测目标的特征,区域建议网络RPN生成建议候选区域,利用检... 随着科学技术的发展和社会智能化技术的进步,行人检测技术成为各类监控场所必要的监控技术。利用基于Faster R-CNN的行人检测算法,使用DetNet特征提取网络从输入的图片中提取出检测目标的特征,区域建议网络RPN生成建议候选区域,利用检测网络对行人目标进行识别和定位。采用ROI Align解决ROI Pooling两次量化问题,结果表明:该行人检测算法在USC行人数据集和INRIA数据集等公开行人检测数据集以及道路采拍的数据集上检测有很好的效果。 展开更多

关键词 Faster R-CNN 行人检测 DetNet roi-align

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基于改进Cascade RCNN的车辆目标检测方法 被引量：24

6

作者 李松江 吴宁 +1 位作者 王鹏 李海兰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期123-130,共8页

针对车辆目标检测过程中小目标及遮挡目标的错检、漏检问题,提出改进Cascade RCNN车辆目标检测方法。使用改进的特征金字塔将浅层信息逐层融入深层网络,增强小目标及遮挡目标特征;引入多支路空洞卷积,减少下采样过程中的特征丢失;将感... 针对车辆目标检测过程中小目标及遮挡目标的错检、漏检问题,提出改进Cascade RCNN车辆目标检测方法。使用改进的特征金字塔将浅层信息逐层融入深层网络,增强小目标及遮挡目标特征;引入多支路空洞卷积,减少下采样过程中的特征丢失;将感兴趣区域与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,增强目标特征表达。实验结果表明,改进后Cascade RCNN能更好地检测出小目标及遮挡目标,在KITTI和UA-DETRAC数据集上比Cascade RCNN提高了2.2个百分点和2.7个百分点。 展开更多

关键词 车辆检测 小目标 遮挡目标 Cascade RCNN ROI Align

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基于视觉和毫米波雷达的车辆检测(英文) 被引量：13

7

作者 靳璐 付梦印 +1 位作者 王美玲 杨毅 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期465-471,共7页

根据智能车辆主动驾驶辅助系统中的重要性,提出了一种融合毫米波雷达数据和视觉多特征的车辆检测算法。车辆检测算法通过三个步骤实现,首先,提出一种空间对准算法实现毫米波雷达和视觉的空间对准;其次,根据空间对准结果和搜索策略提取... 根据智能车辆主动驾驶辅助系统中的重要性,提出了一种融合毫米波雷达数据和视觉多特征的车辆检测算法。车辆检测算法通过三个步骤实现,首先,提出一种空间对准算法实现毫米波雷达和视觉的空间对准;其次,根据空间对准结果和搜索策略提取目标车辆的感兴趣区域;最后,融合车底阴影、对称轴、左右边缘等车辆特征实现车辆检测,其中,为了准确得到目标车辆的车底阴影,提出一种改进的车底阴影分割算法。算法的性能在不同的场景下得到证实,实验结果表明该车辆检测算法是有效和可靠的。 展开更多

关键词 主动驾驶辅助系统 车辆检测 空间对准 感兴趣区域 车底阴影

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基于改进Faster R-CNN的轴承表面缺陷检测 被引量：5

8

作者 兰叶深 饶楚楚 吕云鹏 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第11期142-145,共4页

针对轴承表面缺陷小、几何形状多变以及低对比度的特点,提出了一种改进的Faster R-CNN算法,对轴承表面缺陷进行检测。首先,以ResNet-50结合特征金字塔网络对轴承表面缺陷进行特征提取;其次,在改进的特征提取网络中引入可变形卷积,通过... 针对轴承表面缺陷小、几何形状多变以及低对比度的特点,提出了一种改进的Faster R-CNN算法,对轴承表面缺陷进行检测。首先,以ResNet-50结合特征金字塔网络对轴承表面缺陷进行特征提取;其次,在改进的特征提取网络中引入可变形卷积,通过卷积学习偏移量自适应调整感受野,提高了缺陷的提取能力;最后,针对ROI Pooling因二次量化而导致的区域不匹配问题,采用基于双线插值的ROI Align改进ROI Pooling。实验结果表明,在采集的轴承表面缺陷数据集上,改进的Faster R-CNN平均精度均值为97.6%,与改进前相比,提高了11.76%,可以实现对轴承表面各类缺陷更为准确的检测,具有较强的实用性。 展开更多

关键词 Faster R-CNN 特征金字塔网络 表面缺陷检测 可变形卷积 ROI Align

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基于深度学习的可见光舰船目标检测与识别 被引量：10

9

作者 李秀娟 李军怀 乔路琪 《无线电工程》 北大核心 2022年第3期484-491,共8页

目标检测技术是计算机视觉中的重要任务,舰船的目标检测是保证海面安全不可或缺的技术,提出了一种改进Faster R-CNN的可见光舰船图像目标检测方法。针对Faster R-CNN网络舰船目标检测时出现的尺度较为单一及ROI池化造成的精度损失问题,... 目标检测技术是计算机视觉中的重要任务,舰船的目标检测是保证海面安全不可或缺的技术,提出了一种改进Faster R-CNN的可见光舰船图像目标检测方法。针对Faster R-CNN网络舰船目标检测时出现的尺度较为单一及ROI池化造成的精度损失问题,通过引入特征金字塔模块实现多尺度特征融合,并将ROI池化的下采样策略优化为ROI对齐方法,以此提升目标检测精度。实验表明,在可见光舰船数据集上取得了较好的效果,优化后网络模型使用VGGNet-16作为主干网络精度提升了5%,使用ResNet-101作为主干网络精度提升了5.4%,比YOLOv3精度最高提升了6.6%。 展开更多

关键词 目标检测 舰船检测 特征金字塔网络 ROI对齐

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基于深度学习的复杂作业场景下安全帽识别研究 被引量：30

10

作者 李华 王岩彬 +2 位作者 益朋 王藤 王常亮 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期175-181,共7页

为有效预防由于个人防护缺失所造成的事故,着力探究复杂作业情况下施工人员安全帽佩戴情况的智能化识别。提出在Faster R-CNN目标检测算法的基础上,针对小目标的安全帽识别问题通过增加锚点提升检测能力,为解决数据集中类别不平衡问题采... 为有效预防由于个人防护缺失所造成的事故,着力探究复杂作业情况下施工人员安全帽佩戴情况的智能化识别。提出在Faster R-CNN目标检测算法的基础上,针对小目标的安全帽识别问题通过增加锚点提升检测能力,为解决数据集中类别不平衡问题采用Focal loss替代原本的损失函数,为解决安全帽预测区域不匹配问题,引入ROI Align代替ROI Pooling操作中2次量化产生的误差,从而提升检测模型准确性,最后在构建的复杂作业场景下安全帽数据集的基础上进行网络性能评估。结果表明:基于改进后的Faster R-CNN网络框架mAP提高了15%,为智能化管控施工现场个人防护用品佩戴问题提供了有效精准化的识别方法。 展开更多

关键词 复杂作业场景 Focal loss ROI Align 多尺度 安全帽佩戴识别

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基于改进级联R-CNN的酒瓶瑕疵检测 被引量：4

11

作者 高林 张玉蓉 +2 位作者 李升凯 朱庆港 姜旭辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第2期434-442,共9页

为降低厂家因瓶装酒瑕疵带来的不必要损失,提出一种改进的Cascade R-CNN算法模型,对酒瓶瑕疵进行检测。采用基于聚类算法的Anchor生成策略,将多尺度预测的骨干网络用作特征提取,使用感兴趣对齐层取代原先的感兴趣池化层。将改进的模型... 为降低厂家因瓶装酒瑕疵带来的不必要损失,提出一种改进的Cascade R-CNN算法模型,对酒瓶瑕疵进行检测。采用基于聚类算法的Anchor生成策略,将多尺度预测的骨干网络用作特征提取,使用感兴趣对齐层取代原先的感兴趣池化层。将改进的模型与其它基于Faster R-CNN和Cascade R-CNN的酒瓶瑕疵检测模型做消融实验,实验结果表明,该模型能够更加准确识别和定位出多类酒瓶瑕疵情况。在检测速度方面虽然略逊于其它模型,但模型检测的准确度达到了79.6%,远高于其它模型。 展开更多

关键词 级联卷积神经网络 酒瓶瑕疵 锚框聚类 多尺度预测 感兴趣对齐层

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基于改进Faster R-CNN的车辆乘员数量检测方法 被引量：2

12

作者 金鑫 胡英 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第11期1103-1110,共8页

针对现有以雷达技术和红外热成像技术为代表的HOV(High occupancy vehiclelane)车道车辆乘员数量检测方法可靠性差、准确率低等问题,提出一种基于多光谱红外图像与改进Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)的车辆乘员数... 针对现有以雷达技术和红外热成像技术为代表的HOV(High occupancy vehiclelane)车道车辆乘员数量检测方法可靠性差、准确率低等问题,提出一种基于多光谱红外图像与改进Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)的车辆乘员数量检测方法。通过多光谱红外成像系统获得汽车内部空间图像,结合Faster R-CNN深度学习算法实现乘员数量检测,通过采用全卷积网络结构、多尺度特征预测、使用ROI-Align代替ROI-Pooling等方式增强网络的泛化能力。通过对样据进行K-means聚类得到目标框长宽几何比例先验分布,提高区域生成(region proposal network,RPN)网络训练速度和位置回归准确性。测试结果表明,获得的汽车内部空间图像较为清晰,算法可以实现对乘员数量的检测。经过改进,网络的泛化能力得到增强,单乘员检测的准确率达到88.6%,相比于改进前提高了13.8%,能够满足行业规定大于80%的要求。 展开更多

关键词 多光谱红外图像 Faster-RCNN 全卷积 K-MEANS聚类 roi-align

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多头自注意力机制的Faster R-CNN目标检测算法 被引量：17

13

作者 文靖杰 王勇 +1 位作者 李金龙 张渝 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期8-16,共9页

文中提出一种融合多头注意力机制、ROIAlign和Soft-NMS的FasterR-CNN目标检测算法,旨在解决原始Faster R-CNN目标检测网络中存在的检测精度低、漏检、误检的问题。首先,为了提高Faster R-CNN的感知能力,提取特征图中的重要特征并降低对... 文中提出一种融合多头注意力机制、ROIAlign和Soft-NMS的FasterR-CNN目标检测算法,旨在解决原始Faster R-CNN目标检测网络中存在的检测精度低、漏检、误检的问题。首先,为了提高Faster R-CNN的感知能力,提取特征图中的重要特征并降低对无关特征的提取,在网络中嵌入注意力机制;接着,针对共享全连接层的降维操作导致的一些区域的细节信息被忽略,造成局部信息的丢失,采用一维卷积代替共享全连接层实现权重计算的任务,以捕捉更广泛的空间信息;然后为了提供更丰富的特征表达能力,在注意力机制中引入多头机制分别对特征的不同部分进行重要性的加权;为了减少在特征提取时原图信息的丢失,使用ROI Align替换ROI Pooling算法;最后,在算法后处理中引入Soft-NMS替换传统非极大抑制(NMS)算法以减少漏检和误检情况。实验证明,改进后的Faster R-CNN目标检测网络对感兴趣目标的定位能力得到提高,漏检和误检情况减少,平均检测精度得到显著提升。 展开更多

关键词 机器视觉 目标检测 Faster R-CNN ROI Align 多头注意力机制 Soft-NMS

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基于多尺度特征融合的抓取位姿估计 被引量：8

14

作者 肖贤鹏 胡莉 +2 位作者 张静 李树春 张华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期172-177,共6页

抓取目标多样性、位姿随机性严重制约了机器人抓取的任务适应性,为提高机器人抓取成功率,提出一种融合多尺度特征的机器人抓取位姿估计方法。该方法以RGD信息为输入,采用ResNet-50主干网络,融合FPN(feature pyramid networks)获得多尺... 抓取目标多样性、位姿随机性严重制约了机器人抓取的任务适应性,为提高机器人抓取成功率,提出一种融合多尺度特征的机器人抓取位姿估计方法。该方法以RGD信息为输入,采用ResNet-50主干网络,融合FPN(feature pyramid networks)获得多尺度特征作为抓取生成网络的输入,以生成抓取候选框;并将抓取方向坐标映射为抓取方向的分类任务,使用ROI Align进行感兴趣区域提取,评估抓取候选框,获取目标的最优抓取位姿。为验证算法有效性,基于康奈尔抓取数据集开展了抓取位姿估计实验,仿真抓取位姿估计准确度达到96.9%。基于Inter RealSense D415深度相机和UR5机械臂搭建了实物平台,在真实场景下对位姿随机摆放的多样性目标物体进行多次抓取实验,结果显示抓取目标检测成功率为95.8%,机器人抓取成功率为90.2%。 展开更多

关键词 抓取位姿估计 RGD信息 多尺度特征 抓取建议网络 ROI Align

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基于Faster R-CNN的钢板表面缺陷检测方法 被引量：22

15

作者 吴越 杨延竹 +1 位作者 苏雪龙 韩阜益 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期84-89,共6页

对钢板表面常见缺陷和现有的基于深度学习的表面缺陷检测算法进行分析,选用Faster RCNN(region-based convolutional neural network)模型对钢板表面缺陷进行检测。由于Faster RCNN中的RoI Pooling池化操作产生的像素偏差和空间位置偏... 对钢板表面常见缺陷和现有的基于深度学习的表面缺陷检测算法进行分析,选用Faster RCNN(region-based convolutional neural network)模型对钢板表面缺陷进行检测。由于Faster RCNN中的RoI Pooling池化操作产生的像素偏差和空间位置偏差会影响检测精度,选用在小缺陷细节特征上表现更好的RoI Align作为改进Faster R-CNN的特征池化模块。在PyTorch框架上对YOLOv3、Faster R-CNN和改进Faster R-CNN模型进行训练与测试,结果表明,改进Faster RCNN的平均检测精度为87.14%,相比YOLOv3和Faster R-CNN检测精度分别提高4.81%和2.07%,对于小缺陷的检测精度的提高更为显著。 展开更多

关键词 钢板缺陷检测 深度学习 Faster R-CNN RoI Align

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基于改进的Faster RCNN碳纤维编织物缺陷检测 被引量：13

16

作者 赵麟坤 陈玉洁 +1 位作者 张玉井 张豪 《棉纺织技术》 CAS 北大核心 2023年第2期48-54,共7页

以碳纤维立体编织物表面质量检测为研究对象,针对传统视觉识别率不高、小缺陷特征定位和识别不够准确的问题,提出基于改进的Faster RCNN缺陷检测算法。选取ResNet50作为主干特征提取网络,解决小缺陷特征图在卷积操作中的失真情况;采用So... 以碳纤维立体编织物表面质量检测为研究对象,针对传统视觉识别率不高、小缺陷特征定位和识别不够准确的问题,提出基于改进的Faster RCNN缺陷检测算法。选取ResNet50作为主干特征提取网络,解决小缺陷特征图在卷积操作中的失真情况;采用Soft-NMS算法替换传统的NMS算法,以降低缺陷重复图像的误删;采用RoI Align层替换RoI Pooling层,以降低两次量化取整操作带来的缺陷特征定位误差。在PyTorch框架上对PASCAL VOC2007格式的缺陷图像数据集进行训练和测试。结果表明:改进的Faster RCNN平均精度均值为92.7%,相比原始Faster RCNN网络提升了3.8个百分点,其中毛刺等小缺陷特征识别平均精度提升了5.6个百分点。认为:基于改进的Faster RCNN模型可以满足碳纤维立体编织物表面质量检测要求。 展开更多

关键词 碳纤维编织物 织物疵点 深度学习 Faster RCNN RoI Align Soft-NMS

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基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测 被引量：7

17

作者 王毓玮 史国友 林佳木 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2021年第8期29-33,169,共6页

针对传统的SAR舰船检测算法适应能力和准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测算法。改进后的算法以Faster R-CNN为检测框架,利用改进的k-means算法设计更适合舰船目标形状特点的先验锚点框;优化NMS算法以剔除... 针对传统的SAR舰船检测算法适应能力和准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测算法。改进后的算法以Faster R-CNN为检测框架,利用改进的k-means算法设计更适合舰船目标形状特点的先验锚点框;优化NMS算法以剔除重叠区域的舰船候选框,改善了舰船距离较近导致的漏检问题;同时引入Mask R-CNN算法中的RoI Align单元来消除特征图与原始图像的映射偏差。试验结果表明,改进后的算法相比Faster R-CNN算法平均检测精度提升5.1%,达到86.64%,可以达到船舶数据量庞大情形下的检测要求。 展开更多

关键词 深度学习 舰船检测 RoI Align SAR图像

原文传递

划片机视觉识别系统设计原理分析 被引量：2

18

作者 王宏智 《电子工业专用设备》 2006年第3期51-54,共4页

自动对准技术是集成电路后封装设备中的一项重要单元技术,是全自动划片机与普通划片机的最大区别之一。国际上主要划片机制造商的全自动设备都配有实时高效的图像识别对准单元。作为提高其设备性能的一种有力手段,长期以来在划片机的研... 自动对准技术是集成电路后封装设备中的一项重要单元技术,是全自动划片机与普通划片机的最大区别之一。国际上主要划片机制造商的全自动设备都配有实时高效的图像识别对准单元。作为提高其设备性能的一种有力手段,长期以来在划片机的研制过程中我们已逐渐形成了适合划片机应用的视觉识别技术,取得了显著的阶段性成果。 展开更多

关键词 自动对准 模板匹配 视觉识别 兴趣区域 图像滤波 灰度值 几何边缘 机器视觉

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基于改进Faster RCNN的铝材表面缺陷检测方法 被引量：70

19

作者 向宽 李松松 +2 位作者 栾明慧 杨莹 何慧敏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期191-198,共8页

针对传统检测算法对工业铝材表面缺陷识别率不高、对于小缺陷定位不准确等问题,提出改进的Faster RCNN深度学习网络对于铝材表面10种缺陷进行检测。首先,对数据进行增强后,在主干网络加入特征金字塔网络(FPN)结构以加强对小缺陷的特征... 针对传统检测算法对工业铝材表面缺陷识别率不高、对于小缺陷定位不准确等问题,提出改进的Faster RCNN深度学习网络对于铝材表面10种缺陷进行检测。首先,对数据进行增强后,在主干网络加入特征金字塔网络(FPN)结构以加强对小缺陷的特征提取能力,随后用感兴趣区域校准(ROI Align)算法来代替粗糙的感兴趣区域池化(ROI Pooling)算法,获得更准确的缺陷定位信息,最后加入K-means算法对缺陷数据进行聚类,得出更适应铝材缺陷的锚框。实验表明,改进后的网络对铝材表面缺陷检测的平均精度均值(mAP50)为91.20%,比原始的Faster RCNN网络提高了16%,并且对铝材小缺陷的检测能力也得到明显的提高。 展开更多

关键词 铝材检测 深度学习 Faster RCNN 特征金字塔网络 感兴趣区域校准 K-MEANS

原文传递

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法 被引量：23

20

作者 李广帅 苏娟 李义红 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期159-168,共10页

在合成孔径雷达(SAR)图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机... 在合成孔径雷达(SAR)图像分析领域,飞机作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集(SAD),以Faster R-CNN为检测框架,利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框,以适应飞机目标的形状特点;借鉴inception模块思想,设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度,增强对浅层特征的表达;分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野,对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息;同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元,消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法,所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%,同时保持了较快的检测速度。 展开更多

关键词 飞机检测 Faster R-CNN 浅层特征增强 上下文信息 RoI Align

原文传递