基于ResNet50的变电站设备识别精度提升研究

为提升变电站设备识别精度,本文采用改进ResNet50模型方法,并使用标注的变电站设备图像数据集进行训练和验证。试验结果显示,改进后的模型在变电站设备识别任务中取得了显著提升。特别是在识别困难的设备类别方面,改进后的模型表现出更高的准确率和鲁棒性。因此得出结论,改进Res Net50模型可有效提升变电站设备识别的精度。本文研究对变电站的设备监控、故障诊断和维护等应用具有重要作用。未来的研究将进一步探索其他深度学习模型和训练策略,以进一步提升变电站设备识别的性能和效果。