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基于改进RetinaNet-GHM算法的钢板表面缺陷检测 被引量：2
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作者 李雪露 杨永辉 储茂祥 《电子测量技术》 北大核心 2023年第6期100-105,共6页
针对传统钢板表面缺陷检测方法效果差、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于改进RetinaNet-GHM的深度学习检测算法。首先,引入路径聚合特征金字塔网络融合浅层和深层语义信息,提升网络对小目标的检测效果;然后,使用GHMC和GHMR损失函数对... 针对传统钢板表面缺陷检测方法效果差、缺陷定位不准确等问题,提出一种基于改进RetinaNet-GHM的深度学习检测算法。首先,引入路径聚合特征金字塔网络融合浅层和深层语义信息,提升网络对小目标的检测效果;然后,使用GHMC和GHMR损失函数对缺陷进行分类和定位;最后,引入高斯形式的软化非极大值抑制算法,提高检测精度。实验结果表明,改进的RetinaNet-GHM算法的平均精度均值为76.7%,裂纹、夹杂、斑块、麻点、压入氧化铁皮以及划痕六类缺陷的平均精度分别为45.2%、88.2%、94.2%、86.1%、65.1%和87.4%。通过与其他经典算法相比,改进的RetinaNet-GHM算法具有较好的检测效果. 展开更多
关键词 目标检测 路径聚合特征金字塔网络 ghm损失函数 软化非极大值抑制
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