【摘 要】
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针对自然环境下工业配件上编码字符识别提取特征不良的问题,在Ubuntu环境使用Pytorch框架搭建网络结构,基于STR框架下将两种特征探测头(FeatureExtraction)和两种预测头(Prediction)组合为四种神经网络,以SKNet(Selective Kernel Networks)为启示提出了一种自适应残差矫正网络SKE,提高了特征图利用率,提高特征提取效果,从而实现高精度高效
【基金项目】
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国家自然科学基金“多源传感器环境下基于异构特征信息融合的行为识别”(项目编号:61873004),国家自然科学基金“基于领域本体的煤矿安全数据融合方法及应用”(项目编号:51474007)。
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针对自然环境下工业配件上编码字符识别提取特征不良的问题,在Ubuntu环境使用Pytorch框架搭建网络结构,基于STR框架下将两种特征探测头(FeatureExtraction)和两种预测头(Prediction)组合为四种神经网络,以SKNet(Selective Kernel Networks)为启示提出了一种自适应残差矫正网络SKE,提高了特征图利用率,提高特征提取效果,从而实现高精度高效率的字符识别模型,并对其表现进行综合评测。实验结果表明:加入SKE后的ResNeSt-Attn模型更具有
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