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基于卷积神经网络和投票机制的轨道板裂缝检测
被引量：
1
1
作者
李文举
何茂贤
+2 位作者
张耀星
陈慧玲
李培刚
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期627-640,共14页
现有的检测方法对轨道板细微裂缝和夜间拍摄的裂缝图像存在误检和漏检的现象,为此提出了一种基于卷积神经网络的改进方法。将特征图分组后用注意力机制强化各组向量的特征表达,以动态聚合弱分类器预测结果的方式得到最终的裂缝置信度。...
现有的检测方法对轨道板细微裂缝和夜间拍摄的裂缝图像存在误检和漏检的现象,为此提出了一种基于卷积神经网络的改进方法。将特征图分组后用注意力机制强化各组向量的特征表达,以动态聚合弱分类器预测结果的方式得到最终的裂缝置信度。借助投票机制有效降低最终的预测偏差,提升模型的鲁棒性。实验结果表明:该改进方法在减少模型参数的情况下,在裂缝数据集上的准确率提升1.6%,在CIFAR-10数据集上的准确率提升2.8%。
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关键词
裂缝检测
卷积神经网络
投票机制
训练策略
深度学习
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题名
基于卷积神经网络和投票机制的轨道板裂缝检测
被引量：
1
1
作者
李文举
何茂贤
张耀星
陈慧玲
李培刚
机构
上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院
上海应用技术大学轨道交通学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期627-640,共14页
文摘
现有的检测方法对轨道板细微裂缝和夜间拍摄的裂缝图像存在误检和漏检的现象,为此提出了一种基于卷积神经网络的改进方法。将特征图分组后用注意力机制强化各组向量的特征表达,以动态聚合弱分类器预测结果的方式得到最终的裂缝置信度。借助投票机制有效降低最终的预测偏差,提升模型的鲁棒性。实验结果表明:该改进方法在减少模型参数的情况下,在裂缝数据集上的准确率提升1.6%,在CIFAR-10数据集上的准确率提升2.8%。
关键词
裂缝检测
卷积神经网络
投票机制
训练策略
深度学习
Keywords
crack detection
convolutional neural network(CNN)
voting mechanism
training tactic
deep learning
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络和投票机制的轨道板裂缝检测
李文举
何茂贤
张耀星
陈慧玲
李培刚
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
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