结合数据增强和轻量化模型的YOLOv3木梁柱缺陷检测

来源 :电机与控制学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：BFM_99

【摘要】

：

针对现有基于深度学习的木梁柱缺陷检测存在的泛化能力差、模型复杂、参数计算量大、实时性差导致的难以在线应用等问题,提出一种结合数据增强和轻量化模型的YOLOv3木梁柱缺陷检测算法。使用包括数据增强、区域删除和图像混合技术增强自制的COCO格式数据集,在不增加额外计算量的前提下使模型的泛化性能和鲁棒性增强。使用轻量化模型MobileNetV3替换原YOLOv3的骨干网络并更换激活函数,在减少模型的参数

【作者】

：

王宝刚杨春梅夏鹏

【机构】

：

东北林业大学机电工程学院

【出处】

：

电机与控制学报

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

缺陷检测木梁柱数据增强 MobileNetv3 实时检测 defects detection wood beam column data enha

【基金项目】

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中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572020DY12),黑龙江省应用技术研究与开发计划项目(GA19A402)

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