基于改進Faster R-CNN的面板缺陷檢測算法
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>935 K
標簽： 面板缺陷 Faster R-CNN 目標檢測
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文檔介紹：針對面板表面缺陷檢測存在精度低,、效率低等問題,，提出了一種基于Faster R-CNN的優(yōu)化缺陷檢測的算法。該方法通過在特征融合層添加不降維的局部自適應跨通道卷積,，以增加通道交叉的特征映射,；且在骨干特征提取網絡后加入CBAM注意力網絡，從而捕獲特征圖的長期特征依賴關系,。并分析了缺陷數據集樣本寬高比的差異性,，設定錨框生成大小，結合DIoU-NMS建議框篩選機制以提升先驗框與目標框的匹配率,。實驗結果表明,，優(yōu)化后網絡模型的精確率與識別率均得到很大提升。
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