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基于改进的VGG-16网络结构的焊缝缺陷识别技术研究
1
作者
刘骁佳
曹立俊
+2 位作者
刘欢
王飞
危荃
《航天制造技术》
2024年第2期55-59,共5页
焊接技术在多个领域广泛应用,近年来焊缝缺陷的自动检测已成为研究的热点。本文针对铝合金熔焊焊缝的X射线图像,采用VGG-16卷积神经网络作为基础网络,提出了一种SC-VGG的新型网络结构。该结构通过引入多尺度合成卷积层来替代传统的单一...
焊接技术在多个领域广泛应用,近年来焊缝缺陷的自动检测已成为研究的热点。本文针对铝合金熔焊焊缝的X射线图像,采用VGG-16卷积神经网络作为基础网络,提出了一种SC-VGG的新型网络结构。该结构通过引入多尺度合成卷积层来替代传统的单一卷积层,优化了训练过程中的损失函数,使网络更加聚集于焊缝缺陷类型的精确预测。实验结果表明,SC-VGG网络结构在训练过程中展现出了良好的收敛性。与其他网络相比,SC-VGG网络在提取焊缝缺陷特征方面表现优异,其平均准确率和召回率分别达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷的自动化分类提供了算法支撑。
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关键词
焊缝检测
缺陷识别
vgg
-
16
模型
合成卷积
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职称材料
一种基于选择性卷积特征和最大后验高斯混合模型的细粒度图像分类算法
被引量：
3
2
作者
解冰
朱宏擎
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期789-794,共6页
提出了一种新颖的细粒度图像分类算法。首先从神经网络VGG 16中提取出卷积特征后进行特征筛选,得到选择性卷积特征;然后利用最大后验高斯混合模型对特征进行分类,从而解决细粒度图像分类问题。造成细粒度图像分类困难的主要原因是类内...
提出了一种新颖的细粒度图像分类算法。首先从神经网络VGG 16中提取出卷积特征后进行特征筛选,得到选择性卷积特征;然后利用最大后验高斯混合模型对特征进行分类,从而解决细粒度图像分类问题。造成细粒度图像分类困难的主要原因是类内差异和类间差异。利用卷积特征对图像具有更细致的描述能力,可以有效地减小类内差异;同时,对从VGG 16中得到的卷积特征进行筛选,能够较大程度地摆脱背景干扰,从而提高类间差异。最后,采用基于最大后验的高斯混合模型对这些选择性卷积特征进行分类。实验结果表明,本文算法不仅克服了两种差异带来的问题,还解决了传统高斯混合模型缺少大量实验数据的困难。在目前流行的5种细粒度图像数据集上,本文算法都有更好的分类效果。
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关键词
图像分类
细粒度
高斯混合模型
vgg
16
卷积特征
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职称材料
一种基于深度学习的舰船目标融合识别算法
被引量：
2
3
作者
李家起
江政杰
+1 位作者
姚力波
简涛
《舰船电子工程》
2020年第9期31-35,171,共6页
低分辨率SAR(合成孔径雷达)卫星遥感图像具有大幅宽特点,是广域海上目标搜索的重要手段,但相较于高分辨率遥感图像,可用于目标识别的特征较少,导致识别性能有待提高。论文探索并设计了一种基于深度学习的低分辨率多极化SAR卫星遥感图像...
低分辨率SAR(合成孔径雷达)卫星遥感图像具有大幅宽特点,是广域海上目标搜索的重要手段,但相较于高分辨率遥感图像,可用于目标识别的特征较少,导致识别性能有待提高。论文探索并设计了一种基于深度学习的低分辨率多极化SAR卫星遥感图像舰船目标融合识别的算法。首先,以多极化SAR图像为输入,利用改进的VGG16网络提取图像特征得到各极化通道的分类结果,同时自动学习各极化通道的权重,然后,对分类结果进行决策级加权融合;最后,利用公开的OpenSARShip数据集进行实验验证,结果表明,与单极化SAR图像舰船目标识别以及其他融合识别方法相比,该算法一定程度上提升了舰船目标识别效果。
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关键词
舰船目标识别
低分辨率图像
多极化SAR卫星遥感图像
vgg
16
网络模型
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职称材料
题名
基于改进的VGG-16网络结构的焊缝缺陷识别技术研究
1
作者
刘骁佳
曹立俊
刘欢
王飞
危荃
机构
上海航天精密机械研究所
出处
《航天制造技术》
2024年第2期55-59,共5页
文摘
焊接技术在多个领域广泛应用,近年来焊缝缺陷的自动检测已成为研究的热点。本文针对铝合金熔焊焊缝的X射线图像,采用VGG-16卷积神经网络作为基础网络,提出了一种SC-VGG的新型网络结构。该结构通过引入多尺度合成卷积层来替代传统的单一卷积层,优化了训练过程中的损失函数,使网络更加聚集于焊缝缺陷类型的精确预测。实验结果表明,SC-VGG网络结构在训练过程中展现出了良好的收敛性。与其他网络相比,SC-VGG网络在提取焊缝缺陷特征方面表现优异,其平均准确率和召回率分别达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷的自动化分类提供了算法支撑。
关键词
焊缝检测
缺陷识别
vgg
-
16
模型
合成卷积
Keywords
weld inspection
defect identification
vgg
-
16
model
synthetic convolution
分类号
TG409 [金属学及工艺—焊接]
V19 [航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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职称材料
题名
一种基于选择性卷积特征和最大后验高斯混合模型的细粒度图像分类算法
被引量：
3
2
作者
解冰
朱宏擎
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期789-794,共6页
基金
国家自然科学基金(61371150)
文摘
提出了一种新颖的细粒度图像分类算法。首先从神经网络VGG 16中提取出卷积特征后进行特征筛选,得到选择性卷积特征;然后利用最大后验高斯混合模型对特征进行分类,从而解决细粒度图像分类问题。造成细粒度图像分类困难的主要原因是类内差异和类间差异。利用卷积特征对图像具有更细致的描述能力,可以有效地减小类内差异;同时,对从VGG 16中得到的卷积特征进行筛选,能够较大程度地摆脱背景干扰,从而提高类间差异。最后,采用基于最大后验的高斯混合模型对这些选择性卷积特征进行分类。实验结果表明,本文算法不仅克服了两种差异带来的问题,还解决了传统高斯混合模型缺少大量实验数据的困难。在目前流行的5种细粒度图像数据集上,本文算法都有更好的分类效果。
关键词
图像分类
细粒度
高斯混合模型
vgg
16
卷积特征
Keywords
image classification
fine grained
Gaussian mixture
model
vgg
16
convolutional feature
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种基于深度学习的舰船目标融合识别算法
被引量：
2
3
作者
李家起
江政杰
姚力波
简涛
机构
海军航空大学信息融合研究所
海军装备部信息系统局
出处
《舰船电子工程》
2020年第9期31-35,171,共6页
基金
国家自然科学基金项目(编号:91538201,61971432,61790551)
泰山学者工程专项经费资助。
文摘
低分辨率SAR(合成孔径雷达)卫星遥感图像具有大幅宽特点,是广域海上目标搜索的重要手段,但相较于高分辨率遥感图像,可用于目标识别的特征较少,导致识别性能有待提高。论文探索并设计了一种基于深度学习的低分辨率多极化SAR卫星遥感图像舰船目标融合识别的算法。首先,以多极化SAR图像为输入,利用改进的VGG16网络提取图像特征得到各极化通道的分类结果,同时自动学习各极化通道的权重,然后,对分类结果进行决策级加权融合;最后,利用公开的OpenSARShip数据集进行实验验证,结果表明,与单极化SAR图像舰船目标识别以及其他融合识别方法相比,该算法一定程度上提升了舰船目标识别效果。
关键词
舰船目标识别
低分辨率图像
多极化SAR卫星遥感图像
vgg
16
网络模型
Keywords
ship target recognition
low-resolution image
multi-polarized SAR satellite remote sensing image
vgg16 net⁃work model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的VGG-16网络结构的焊缝缺陷识别技术研究
刘骁佳
曹立俊
刘欢
王飞
危荃
《航天制造技术》
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种基于选择性卷积特征和最大后验高斯混合模型的细粒度图像分类算法
解冰
朱宏擎
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种基于深度学习的舰船目标融合识别算法
李家起
江政杰
姚力波
简涛
《舰船电子工程》
2020
2
在线阅读
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职称材料
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