【摘 要】
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电力设备的锈蚀检测作为电力系统故障检测中非常重要的组成部分,需要被快速准确的识别出来.本文结合注意力模型提出一种基于轻量级SSD的电力设备锈蚀目标检测算法,可以有效地
【机 构】
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浙江理工大学机械与自动控制学院,杭州电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61803339,61503341);浙江省自然科学基金(LQ18F030011);浙江省重点研发计划(2019C03096)~~
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电力设备的锈蚀检测作为电力系统故障检测中非常重要的组成部分,需要被快速准确的识别出来.本文结合注意力模型提出一种基于轻量级SSD的电力设备锈蚀目标检测算法,可以有效地对电力设备的锈蚀区域进行检测.本文算法模型利用深度可分离卷积代替标准卷积来大幅度压缩模型,并在此基础上提出了一种基于注意力模型的上采样特征融合策略用于弥补缩减模型结构带来的精度损失.该算法在RustDetection数据集上相比较标准SSD可以做到在参数量减少63.6%,速度提升46.7%的情况下提升10.47%的准确度和5.99%的平均精度
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