【摘 要】
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针对零器件表面缺陷检测时存在缺陷样本少、缺陷目标尺寸大小不一和易发生几何形变等问题,提出一种基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测模型。该模型首先将特征金字塔网络中传统卷积改进为动态卷积,并加上区域建议网络对小样本缺陷进行特征提取和边框定位;然后在大型数据集MS COCO上进行预训练,将训练好的模型结构参数迁移到具有少量缺陷样本的检测中;最后建立基于度量学习的多模态网络结构实现小样本零器件表面缺陷
【机 构】
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北京工商大学人工智能学院 北京100048;中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室 北京100048
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针对零器件表面缺陷检测时存在缺陷样本少、缺陷目标尺寸大小不一和易发生几何形变等问题,提出一种基于度量学习的小样本零器件表面缺陷检测模型。该模型首先将特征金字塔网络中传统卷积改进为动态卷积,并加上区域建议网络对小样本缺陷进行特征提取和边框定位;然后在大型数据集MS COCO上进行预训练,将训练好的模型结构参数迁移到具有少量缺陷样本的检测中;最后建立基于度量学习的多模态网络结构实现小样本零器件表面缺陷检测。实验表明,所提方法在ImageNet LOC公共数据集上与其他模型相比性能更优,5类5样本下均值平
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