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多尺度训练 文章

基于改进Faster RCNN的输电线路绝缘子检测研究

  • 针对已有目标检测算法对巡检图像中绝缘子部分遮挡、检测难度大以及精确度低这一问题,提出一种基于改进Faster RCNN的巡检图像绝缘子检测目标检测算法。首先在Faster RCNN原始模型上微调RPN候选区域比例,增加anchor数量;其次用深度残差网络ResNet101代替原始Faster RCNN使用的VGG16网络;最后采用多尺度训练来训练模型,对测试样本进行检测。实验结果表明,改进后Faster RCNN算法能够提高绝缘子的检测精度以及降低漏检率,相比原始模型精确度提高了4.88%,能够更准确的检
  • 关键字: 绝缘子  目标检测  多尺度训练  深度残差网络  电力巡检  202110  
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多尺度训练介绍

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