Mask R-CNN中特征不平衡问题的全局信息融合方法

特征不平衡问题是影响神经网络检测效率的关键因素。针对Mask R-CNN中的特征不平衡问题,提出一种基于全局特征金字塔网络(GFPN)的信息融合方法。通过将GFPN产生的不同大小特征相融合,生成包含全局语义信息的特征网络,并采用反向过程对原始特征层进行重新标度,从而使得每个特征层均含有全局语义信息。实验结果表明,与原始基于Mask R-CNN的方法相比,该方法的检测精度提升4~6个百分点,而检测时间仅增加0.112 s。

基于Faster R-CNN的钢板表面缺陷识别研究

针对热轧钢板表面缺陷检测中存在小目标缺陷检测精度差、整体检测速度较慢的问题,提出了一种基于Faster R-CNN改进的缺陷检测方法。针对钢板表面的缺陷特征,对Faster R-CNN的特征提取网络进行修改,从而得到更好的缺陷检测效果。实验证明,改进过的网络对于缺陷检测的速度和小缺陷检测的准确度有很好的提高。