【摘 要】
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有效的深度学习网络在训练过程中所需数据规模大,而数据的采集与标注极为耗时耗力,限制了深度学习在工业上的应用范围.针对该问题,基于工业生产中常用的CAD模型,结合实际的工业应用背景,设计了一套参数化生成虚拟仿真工件图像数据集的方法,避免工业现场繁琐的平台搭建与数据采集过程.同时,提出一种基于YOLOv3的改进深度学习网络的工业零件目标检测方法,通过优化模型和参数提升深度学习网络性能表现.实验结果表明,相较于传统的YOLOv3算法,该方法灵活高效且获取数据快,实用性更强.
【机 构】
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扬州大学信息工程学院(人工智能学院),江苏扬州225127
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有效的深度学习网络在训练过程中所需数据规模大,而数据的采集与标注极为耗时耗力,限制了深度学习在工业上的应用范围.针对该问题,基于工业生产中常用的CAD模型,结合实际的工业应用背景,设计了一套参数化生成虚拟仿真工件图像数据集的方法,避免工业现场繁琐的平台搭建与数据采集过程.同时,提出一种基于YOLOv3的改进深度学习网络的工业零件目标检测方法,通过优化模型和参数提升深度学习网络性能表现.实验结果表明,相较于传统的YOLOv3算法,该方法灵活高效且获取数据快,实用性更强.
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