【摘 要】
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为了准确识别出图像中的目标零件,本文提出一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法。首先,利用基于K-means的粒子群聚类算法计算出适用于本文数据集的anchorbox,将SENet
【机 构】
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清华大学深圳研究生院,清华大学机械工程系,长虹智能制造技术有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51475263)
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为了准确识别出图像中的目标零件,本文提出一种嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法。首先,利用基于K-means的粒子群聚类算法计算出适用于本文数据集的anchorbox,将SENet结构嵌入到多个shortcut层之后,得到SE-YOLOV3网络结构。然后采集零件图像并进行数据增强,标注图像,得到样本集。对网络进行训练,并在测试集上测试,对比改进前后网络的检测效果。实验结果表明,改进聚类算法能够获得平均交并比更高的anchor box。当样本图像存在较多残缺零件干扰时,YOLOV3存在将背景识别为零件的情况,得到72.11%的查准率与97.51%的查全率,而SE-YOLOV3网络能够准确识别出目标零件,减少了假正例数量,得到90.39%的查准率与93.25%的查全率。
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