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基于YOLOv 3与注意力机制的桥梁表面裂痕检测算法

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 1次 | 上传用户：djy0702

【摘 要】

：

为了实现桥梁表面裂痕的快速准确检测和及时修复,在目标检测网络YOLOv3的基础上,结合深度可分离卷积与注意力机制,提出实时检测桥梁表面裂痕的轻量级目标检测网络.使用深度可分离卷积操作替换YOLOv3的标准卷积操作,达到降低网络参数量的目的.同时为了解决深度可分离卷积操作带来的网络精度下降的问题,引入MobileNet v2的反转残差块.卷积块注意力模块同时关注图像的通道注意力和空间注意力,较好地进

【作 者】

：

蔡逢煌 张岳鑫 黄捷 

【机 构】

：

福州大学电气工程与自动化学院,福州大学工业自动化控制技术与信息处理福建省高校重点实验室

【出 处】

：

模式识别与人工智能

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

YOLOv3 桥梁表面裂痕检测 深度可分离卷积 注意力机制 You Only Look Once Version 3(YOLOv3)Bridge Surface 

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为了实现桥梁表面裂痕的快速准确检测和及时修复,在目标检测网络YOLOv3的基础上,结合深度可分离卷积与注意力机制,提出实时检测桥梁表面裂痕的轻量级目标检测网络.使用深度可分离卷积操作替换YOLOv3的标准卷积操作,达到降低网络参数量的目的.同时为了解决深度可分离卷积操作带来的网络精度下降的问题,引入MobileNet v2的反转残差块.卷积块注意力模块同时关注图像的通道注意力和空间注意力,较好地进行特征的自适应学习.实验表明,文中算法可实现对桥梁表面裂痕的实时检测.相比YOLOv3,具有更高的检测精

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