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基于RetinaNet和类别平衡采样方法的销钉缺陷检测
被引量：
12
1
作者
王凯
王健
+2 位作者
刘刚
周文青
陈佳
《电力工程技术》
2019年第4期80-85,共6页
传统的无人机巡检航拍图中的电力连接金具销钉缺陷检测依赖人工进行标注,针对此问题,借助深度学习缺陷检测算法RetinaNet自动提取正常、缺陷样本的特征,完成低层特征和顶层特征的融合,实现销钉缺陷的自动标注。考虑到现实情况中缺陷类...
传统的无人机巡检航拍图中的电力连接金具销钉缺陷检测依赖人工进行标注,针对此问题,借助深度学习缺陷检测算法RetinaNet自动提取正常、缺陷样本的特征,完成低层特征和顶层特征的融合,实现销钉缺陷的自动标注。考虑到现实情况中缺陷类别样本数量远少于正常类别样本数量,首先分析了缺陷数据不足引起的类别失衡对识别结果的影响,结果表明该情况下训练好的模型将会使得大量缺陷样本被错误地识别为正常类。于是,在数据层面采用类别平衡采样方法,确保每个类别参与训练的机会均衡,实验结果表明,所提的方法能够在维持销钉正常类的高识别率前提下,明显提高缺陷类别的平均准确率。
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关键词
深度学习
类别
失衡
类别平衡采样
平均准确率
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题名
基于RetinaNet和类别平衡采样方法的销钉缺陷检测
被引量：
12
1
作者
王凯
王健
刘刚
周文青
陈佳
机构
华南理工大学电力学院
广东电网有限责任公司河源供电局
出处
《电力工程技术》
2019年第4期80-85,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2015AA050201)
文摘
传统的无人机巡检航拍图中的电力连接金具销钉缺陷检测依赖人工进行标注,针对此问题,借助深度学习缺陷检测算法RetinaNet自动提取正常、缺陷样本的特征,完成低层特征和顶层特征的融合,实现销钉缺陷的自动标注。考虑到现实情况中缺陷类别样本数量远少于正常类别样本数量,首先分析了缺陷数据不足引起的类别失衡对识别结果的影响,结果表明该情况下训练好的模型将会使得大量缺陷样本被错误地识别为正常类。于是,在数据层面采用类别平衡采样方法,确保每个类别参与训练的机会均衡,实验结果表明,所提的方法能够在维持销钉正常类的高识别率前提下,明显提高缺陷类别的平均准确率。
关键词
深度学习
类别
失衡
类别平衡采样
平均准确率
Keywords
deep learning
category imbalance
class balanced sampling
average precision
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RetinaNet和类别平衡采样方法的销钉缺陷检测
王凯
王健
刘刚
周文青
陈佳
《电力工程技术》
2019
12
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参考文献
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