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基于改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法被引量：1: 1; 作者王宇徐福丽 +5 位作者王怀震崔勇姜岩陶晔王译笙张琦《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3954-3966,共13页; 由于工业现场采集的铸管字符图像存在背景模糊、字符区域占比小、刻字位置不固定、油漆遮挡等问题,导致现有模型的检测精度难以满足工业现场的需求。针对上述问题,提出改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法。首先对特征金字塔进行改进,... 展开更多; 关键词铸管字符检测背景模糊 cascade rcnn ResNeSt; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Cascade RCNN的车辆目标检测方法被引量：24: 2; 作者李松江吴宁 +1 位作者王鹏李海兰《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期123-130,共8页; 针对车辆目标检测过程中小目标及遮挡目标的错检、漏检问题,提出改进Cascade RCNN车辆目标检测方法。使用改进的特征金字塔将浅层信息逐层融入深层网络,增强小目标及遮挡目标特征;引入多支路空洞卷积,减少下采样过程中的特征丢失;将感... 展开更多; 关键词车辆检测小目标遮挡目标 cascade rcnn ROI Align; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Cascade Rcnn的超声甲状腺结节检测研究被引量：6: 3; 作者章浩伟李占齐 +1 位作者刘颖李淼《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期64-72,共9页; 甲状腺超声图像由于对比度低、边缘不清晰、高噪声和周围组织复杂难辨等问题,给医生诊断甲状腺疾病造成困难。针对此问题,采用Cascade Rcnn目标检测算法,分别以ResNet50、Resnet101以及融合压缩激励注意力模块SE-ResNet50、SE-ReNet101... 展开更多; 关键词甲状腺超声图像 cascade rcnn 目标检测迁移学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Cascade RCNN的输电线路防振锤脱落检测方法被引量：6: 4; 作者阎光伟刘润泽 +1 位作者焦润海何慧《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期849-860,共12页; 无人机巡检输电线路时,因拍摄角度和距离问题,容易出现被输电线遮挡和远距离拍摄的防振锤脱落目标,导致目标特征被遮挡且分辨率较低,且部分防振锤出现滑移现象,导致目标识别准确率降低。针对以上问题,提出一种基于改进Cascade RCNN的防... 展开更多; 关键词输电线路防振锤脱落 cascade rcnn 对比学习网络并行注意力模块分类器增强样本相似度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Cascade RCNN的热轧带钢表面缺陷检测被引量：10: 5; 作者陆尧薛林 +1 位作者王云森王豪《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第8期101-106,126,共7页; 在工业生产过程中,带钢表面产生的缺陷影响其质量和使用性能,需要对表面缺陷进行检测,为此提出了基于深度学习的缺陷检测模型Cascade RCNN。首先,对骨干网络进行改进,将标准卷积替换为可切换空洞卷积,在不增加参数量的情况下,增大输出... 展开更多; 关键词深度学习缺陷检测 cascade rcnn 热轧带钢特征上采样算子 Focal Loss; 在线阅读下载PDF 职称材料

复杂大田场景中麦穗检测级联网络优化方法被引量：14: 6; 作者谢元澄何超 +3 位作者于增源沈毅姜海燕梁敬东《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期212-219,共8页; 单位种植面积的麦穗数量是评估小麦产量的关键农艺指标之一。针对农田复杂场景中存在的大量麦芒、卷曲麦叶、杂草等环境噪声、小尺寸目标和光照不均等导致的麦穗检测准确度下降的问题,提出了一种基于深度学习的麦穗检测方法(FCS RCNN)。... 展开更多; 关键词麦穗计数目标检测 cascade rcnn IOU级联复杂场景; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合高分辨率网络的雾天目标检测算法被引量：2: 7; 作者张骞陈紫强 +1 位作者孙宗威赖镜安《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期1970-1981,共12页; 针对雾天场景中因图像模糊不清、目标难以分辨等原因导致错检、漏检的问题,提出了一种融合高分辨率网络的目标检测算法HR-Cascade RCNN。采用高分辨率网络HRNet作为Cascade RCNN的特征提取网络,通过不同分辨率的子网络并行连接,提取多... 展开更多; 关键词雾天场景目标检测深度学习 cascade rcnn 高分辨率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测被引量：23: 8; 作者岳有军孙碧玉 +1 位作者王红君赵辉《科学技术与工程》北大核心 2021年第6期2387-2391,共5页; 为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实,采用改进后的Cascade RCNN网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将Cascade RCNN网络中的非极大值抑制算法替换为Soft-NMS(soft non-maximum suppression)算法,采用适合番茄形状的... 展开更多; 关键词深度学习卷积神经网络目标检测番茄果实 cascade rcnn; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法被引量：1: 1; 作者王宇徐福丽王怀震崔勇姜岩陶晔王译笙张琦; 机构中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳工业大学软件学院上海波士内智能科技有限公司沈阳中科博微科技股份有限公司; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3954-3966,共13页; 基金国家重点研发计划资助项目(2020YFA0711304)。; 文摘由于工业现场采集的铸管字符图像存在背景模糊、字符区域占比小、刻字位置不固定、油漆遮挡等问题,导致现有模型的检测精度难以满足工业现场的需求。针对上述问题,提出改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法。首先对特征金字塔进行改进,提出融合小目标增强的特征金字塔(STE-FPN),利用多尺度特征融合的特征增强能力丰富铸管小目标字符的特征信息。其次引入自矫正/池化的ResNeSt(SCP-ResNeSt)作为特征提取网络,利用自矫正卷积和池化操作以提升背景复杂的铸管字符特征提取效率。最后对级联结构进行改进,引进Mask分支结构,可以自适应地检测字符区域并去除干扰区域,优化了检测结果。将改进后的算法在铸管数据集上进行测试,其平均检测精度mAP为99.1%,比原Cascade RCNN算法提高了2.3%,得到的精度表明改进后的性能优于原算法。; 关键词铸管字符检测背景模糊 cascade rcnn ResNeSt; Keywords character detection of cast pipes blurred background cascade region convolutional neural network ResNeSt; 分类号 TG255 [金属学及工艺—铸造] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进Cascade RCNN的车辆目标检测方法被引量：24: 2; 作者李松江吴宁王鹏李海兰; 机构长春理工大学计算机科学技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期123-130,共8页; 基金吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302118GX)。; 文摘针对车辆目标检测过程中小目标及遮挡目标的错检、漏检问题,提出改进Cascade RCNN车辆目标检测方法。使用改进的特征金字塔将浅层信息逐层融入深层网络,增强小目标及遮挡目标特征;引入多支路空洞卷积,减少下采样过程中的特征丢失;将感兴趣区域与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,增强目标特征表达。实验结果表明,改进后Cascade RCNN能更好地检测出小目标及遮挡目标,在KITTI和UA-DETRAC数据集上比Cascade RCNN提高了2.2个百分点和2.7个百分点。; 关键词车辆检测小目标遮挡目标 cascade rcnn ROI Align; Keywords vehicle detection small targets occlusion targets cascade rcnn ROI Align; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Cascade Rcnn的超声甲状腺结节检测研究被引量：6: 3; 作者章浩伟李占齐刘颖李淼; 机构上海理工大学健康科学与工程学院河南省郑州颐和医院; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期64-72,共9页; 基金上海市科委医学引导项目(12401907700) 微创励志创业基金(183852272)。; 文摘甲状腺超声图像由于对比度低、边缘不清晰、高噪声和周围组织复杂难辨等问题,给医生诊断甲状腺疾病造成困难。针对此问题,采用Cascade Rcnn目标检测算法,分别以ResNet50、Resnet101以及融合压缩激励注意力模块SE-ResNet50、SE-ReNet101为主干网络,对从某三甲医院获取的1513例(其中良性结节832例,恶性结节681例)甲状腺超声图像,在专业超声科医生的指导下进行预处理,制作本次实验使用的标准coco格式数据集。采用迁移学习的方式将从Imagenet大型数据库上预训练得到的权重迁移到本次实验模型结构中,经过4个主干网络的实验结果对比,以SE-ResNet101为主干网络的Cascade Rcnn算法,在结节定位和判别方面,实现了精确率92.4%,召回率86.2%,特异性95.1%,F1值89.2%,mAP值82.4%的检测效果,对辅助医生进行甲状腺超声图像的诊断具有一定的临床指导意义。; 关键词甲状腺超声图像 cascade rcnn 目标检测迁移学习; Keywords thyroid ultrasound image cascade rcnn target detection transfer learning; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进Cascade RCNN的输电线路防振锤脱落检测方法被引量：6: 4; 作者阎光伟刘润泽焦润海何慧; 机构华北电力大学控制与计算机工程学院; 出处《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期849-860,共12页; 基金国家自然科学基金项目(62073133)。; 文摘无人机巡检输电线路时,因拍摄角度和距离问题,容易出现被输电线遮挡和远距离拍摄的防振锤脱落目标,导致目标特征被遮挡且分辨率较低,且部分防振锤出现滑移现象,导致目标识别准确率降低。针对以上问题,提出一种基于改进Cascade RCNN的防振锤脱落检测网络。第一,设计了对比学习网络,将正负样本与真实样本的特征进行对比学习,利用对比损失函数训练网络,使其能更加关注到被遮挡的防振锤脱落目标,提升其特征提取能力;第二,进行了分类器增强操作,筛选出网络级联结构中回归效果较好的感兴趣区域并送入最后的分类回归队列中,提高了分类器的分类能力,进而提升检测目标的分类分数;第三,设计了并行注意力机制模块,整合网络提取的特征,增大关键特征的权重,使网络关注到图像中更关键的区域;在特征金字塔中,将双线性插值方法代替为反卷积,提升特征还原能力。经交叉验证实验结果表明,改进后的模型召回率、精确率和平均精度达到了97.5%,91.0%和92.0%,相比基线模型分别提高了6.9%,28.4%和8.0%。; 关键词输电线路防振锤脱落 cascade rcnn 对比学习网络并行注意力模块分类器增强样本相似度; Keywords transmission line dropped anti-vibration hammer cascade rcnn contrastive learning network parallel attention module classifier enhancement sample similarity; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Cascade RCNN的热轧带钢表面缺陷检测被引量：10: 5; 作者陆尧薛林王云森王豪; 机构大连理工大学机械工程学院; 出处《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第8期101-106,126,共7页; 文摘在工业生产过程中,带钢表面产生的缺陷影响其质量和使用性能,需要对表面缺陷进行检测,为此提出了基于深度学习的缺陷检测模型Cascade RCNN。首先,对骨干网络进行改进,将标准卷积替换为可切换空洞卷积,在不增加参数量的情况下,增大输出单元的感受野。其次,改变特征金字塔FPN,结构不变的情况下添加了自上而下的连接方式,同时使用特征上采样算子CARAFE替换最邻近上采样,提高了上采样精度和定位精度。最后,将损失函数换为Focal Loss,解决目标检测过程中正负样本不平衡问题。结果显示:通过以上方法的改进,检测精度有大幅提升,平均均值精度提高了7.61%,达到77.82%,各类缺陷的检测精度都得到了提高;与其他检测模型对比,模型的检测能力得到了提高,采用的改进方法有一定的应用价值。; 关键词深度学习缺陷检测 cascade rcnn 热轧带钢特征上采样算子 Focal Loss; Keywords deep learning defect detection cascade rcnn hot rolled steel strip feature upsampling operator Focal Loss; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名复杂大田场景中麦穗检测级联网络优化方法被引量：14: 6; 作者谢元澄何超于增源沈毅姜海燕梁敬东; 机构南京农业大学信息科学技术学院南京农业大学国家信息农业工程技术中心; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期212-219,共8页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFD0300607) 江苏省重点研发计划(现代农业)重点项目(BE2019383) 中央高校基本科研业务费自主创新重点项目(KYZ201550、KYZ201548)。; 文摘单位种植面积的麦穗数量是评估小麦产量的关键农艺指标之一。针对农田复杂场景中存在的大量麦芒、卷曲麦叶、杂草等环境噪声、小尺寸目标和光照不均等导致的麦穗检测准确度下降的问题,提出了一种基于深度学习的麦穗检测方法(FCS RCNN)。以Cascade RCNN为基本网络模型,通过引入特征金字塔网络(Feature pyramid network,FPN)融合浅层细节特征和高层丰富语义特征,通过采用在线难例挖掘(Online hard example mining,OHEM)技术增加对高损失样本的训练频次,通过IOU(Intersection over union)阈值对网络模型进行阶段性融合,最后基于圆形LBP纹理特征训练一个SVM分类器,对麦穗检出结果进行复验。大田图像测试表明,FCS RCNN模型的检测精度达92.9%,识别单幅图像平均耗时为0.357 s,平均精度为81.22%,比Cascade RCNN提高了21.76个百分点。; 关键词麦穗计数目标检测 cascade rcnn IOU级联复杂场景; Keywords wheat ear count object detection cascade rcnn IOU cascade complex scene; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合高分辨率网络的雾天目标检测算法被引量：2: 7; 作者张骞陈紫强孙宗威赖镜安; 机构桂林电子科技大学信息与通信学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期1970-1981,共12页; 基金国家自然科学基金(61861011) 广西研究生教育创新计划(2022YCXS060)。; 文摘针对雾天场景中因图像模糊不清、目标难以分辨等原因导致错检、漏检的问题,提出了一种融合高分辨率网络的目标检测算法HR-Cascade RCNN。采用高分辨率网络HRNet作为Cascade RCNN的特征提取网络,通过不同分辨率的子网络并行连接,提取多尺度的特征信息,减少下采样过程中的信息损失,增强目标的语义信息表示;使用CIoU损失函数替换原有的Smooth L1损失函数,引入惩罚项度量真实框与检测框之间宽高比的相关性,优化网络的收敛效果,有助于提高检测框的定位精度;最后,采用SoftNMS改进候选框选择机制,降低车辆遮挡等情况下的漏检率,提高网络检测能力。在真实雾天数据集RTTS和合成雾天数据集Foggy Cityscapes上的实验结果表明,HR-Cascade RCNN与原Cascade RCNN相比,mAP分别提高了5.9%和3%。; 关键词雾天场景目标检测深度学习 cascade rcnn 高分辨率; Keywords foggy scene target detection deep learning cascade rcnn high resolution; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测被引量：23: 8; 作者岳有军孙碧玉王红君赵辉; 机构天津理工大学电气电子工程学院天津农学院工程技术学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2021年第6期2387-2391,共5页; 基金天津市科技支撑计划(17ZXYENC00080,18YFZCNC01120,15ZXZNGX00290)。; 文摘为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实,采用改进后的Cascade RCNN网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将Cascade RCNN网络中的非极大值抑制算法替换为Soft-NMS(soft non-maximum suppression)算法,采用适合番茄形状的锚框,增强网络对重叠果实的识别能力,与原Cascade RCNN网络相比,目标识别的准确率提高了近2%,在识别番茄果实的同时,该网络对番茄的成熟度进行了简单分类。为进一步验证网络性能,将改进网络与经典的Faster RCNN网络和YOLOv3网络进行对比。实验结果表明,改进网络能够准确地识别出番茄果实,并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分。该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持。; 关键词深度学习卷积神经网络目标检测番茄果实 cascade rcnn; Keywords deep learning convolution neural network object detection tomato fruit cascade rcnn; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进的Cascade RCNN铸管字符检测算法	王宇徐福丽王怀震崔勇姜岩陶晔王译笙张琦	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进Cascade RCNN的车辆目标检测方法	李松江吴宁王鹏李海兰	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2021	24	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Cascade Rcnn的超声甲状腺结节检测研究	章浩伟李占齐刘颖李淼	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进Cascade RCNN的输电线路防振锤脱落检测方法	阎光伟刘润泽焦润海何慧	《图学学报》 CSCD 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Cascade RCNN的热轧带钢表面缺陷检测	陆尧薛林王云森王豪	《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心	2023	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	复杂大田场景中麦穗检测级联网络优化方法	谢元澄何超于增源沈毅姜海燕梁敬东	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	14	在线阅读下载PDF 职称材料
7	融合高分辨率网络的雾天目标检测算法	张骞陈紫强孙宗威赖镜安	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测	岳有军孙碧玉王红君赵辉	《科学技术与工程》北大核心	2021	23	在线阅读下载PDF 职称材料