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融合注意力机制的输电部件及缺陷检测模型 被引量：5
1
作者 高伟 董云云 +1 位作者 刘军 张兴忠 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第3期929-936,共8页
针对输电线路的多目标识别和缺陷检测中的错检和漏检等问题,提出SE-Faster RCNN模型。在Faster RCNN模型的基础上,将SENet模块嵌入到ResNet模型中,提取关键特征;优化候选框的生成方案;提出基于面积的非极大值抑制算法。通过微调U-Net模... 针对输电线路的多目标识别和缺陷检测中的错检和漏检等问题,提出SE-Faster RCNN模型。在Faster RCNN模型的基础上,将SENet模块嵌入到ResNet模型中,提取关键特征;优化候选框的生成方案;提出基于面积的非极大值抑制算法。通过微调U-Net模型的数据增广方法,构建样本量为23327的数据集,达到91.37%的检测mAP。实验结果表明,提出模型满足输电线路多目标识别和故障检测的鲁棒性和准确性要求。 展开更多
关键词 SENet模块 Faster RCNN模型 基于面积的非极大值抑制(Aera-NMS)算法 无人机巡检 数据增广 se-faster RCNN模型 区域生成网络
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基于改进Faster R-CNN的文本检测方法研究
2
作者 田鑫宇 刘蕾 +1 位作者 吴金聪 朱大洲 《信息技术》 2025年第5期45-49,56,共6页
当前针对文本检测的Faster R-CNN模型存在以下问题:特征提取对小目标效果不佳,语义理解能力差,对形状变化的适应能力不强。针对以上问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的文本检测方法。首先,将特征提取网络更换为HRnet网络,同时在stage... 当前针对文本检测的Faster R-CNN模型存在以下问题:特征提取对小目标效果不佳,语义理解能力差,对形状变化的适应能力不强。针对以上问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的文本检测方法。首先,将特征提取网络更换为HRnet网络,同时在stage1前加入SE通道注意力机制;其次,在特征融合部分将FPN替换为高分辨率特征金字塔网络(HRFPN);再次,在回归部分将L1损失替换为CIOU损失;最终在COCO模型进行检测,结果显示目标检测查准率AP由53.2%提升到55.0%,查全率从64.4%提升至65.4%。结果表明,改进后的Faster R-CNN模型有效提升了文本检测的查准率和查全率,为文本检测任务提供了新方法。 展开更多
关键词 Faster R-CNN HRNet SE通道注意力 HRFPN CIOU损失
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