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基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别
被引量:
12
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作者
郭斐
靳伍银
王猛
《机械设计》
CSCD
北大核心
2019年第9期113-116,共4页
在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征。结...
在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征。结果表明:通过自制机械零件图像数据集,将传统Faster R-CNN与改进后的Faster R-CNN算法均成功应用于机械零件图像识别。与传统Faster R-CNN相比,基于改进后的Faster R-CNN深度学习算法识别机械零件的识别精度和准确度均更高。
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关键词
FASTER
R-CNN算法
机械零件图像识别
Inception结构
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题名
基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别
被引量:
12
1
作者
郭斐
靳伍银
王猛
机构
兰州理工大学机械电子工程学院
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2019年第9期113-116,共4页
基金
2018甘肃省重研计划资助项目(18YF1GA063)
文摘
在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征。结果表明:通过自制机械零件图像数据集,将传统Faster R-CNN与改进后的Faster R-CNN算法均成功应用于机械零件图像识别。与传统Faster R-CNN相比,基于改进后的Faster R-CNN深度学习算法识别机械零件的识别精度和准确度均更高。
关键词
FASTER
R-CNN算法
机械零件图像识别
Inception结构
Keywords
Faster R-CNN algorithm
image recognition of mechanical parts
inception structure
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别
郭斐
靳伍银
王猛
《机械设计》
CSCD
北大核心
2019
12
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