【摘 要】
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针对传统Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)检测钢材表面小目标性缺陷性能差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法。首先引入导向锚点候选区域网络(GA-RPN:Guided Anchoring Region Proposal Network)预测锚点的位置和形状,设计可调节机制解决网络锚点形状偏移量超出
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51404073),黑龙江省自然科学(青年)基金资助项目(QC2017043),中国博士后科学基金资助项目(2018M630335),黑龙江省博士后面上(一等)基金资助项目(LBH-Z19008),2017年度东北石油大学国家基金培育基金(自然科学类)青年重点基金资助项目(2017PYQZL-15),东北石油大学省杰青后备人才基金资助项目(SJQH202002)。
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针对传统Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)检测钢材表面小目标性缺陷性能差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法。首先引入导向锚点候选区域网络(GA-RPN:Guided Anchoring Region Proposal Network)预测锚点的位置和形状,设计可调节机制解决网络锚点形状偏移量超出感兴趣区域的问题,从而解决无关特征的影响;其次,提出多任务FPN(Feature Pyramid Net
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