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一种高效的车体表面损伤检测分割算法
被引量：
2
1
作者
林少丹
冯晨
+1 位作者
陈志德
朱可欣
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021年第2期260-269,共10页
车体表面损伤检测是计算机视觉中的经典问题。车体表面损伤检测的主要瓶颈在于图像中损伤实例的不同尺度影响了分割的精度与效率。本文采用单阶段语义分割网络(YOLACT^(++))进行车体表面的损伤检测,通过结合EfficientNet设计主干网络提...
车体表面损伤检测是计算机视觉中的经典问题。车体表面损伤检测的主要瓶颈在于图像中损伤实例的不同尺度影响了分割的精度与效率。本文采用单阶段语义分割网络(YOLACT^(++))进行车体表面的损伤检测,通过结合EfficientNet设计主干网络提高分割效率,并通过改进损失函数优化YOLACT^(++)中目标实例Mask的生成,实验中用深度学习标注实验数据集进行训练测试。实验表明,改进后的YOLACT^(++)降低了Mask生成误差,检测的实时帧率提高到35帧/s,同时也提高了YOLACT^(++)进行实例分割的精度。
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关键词
YOLACT++
主干网络
高效网络
MaskIOU-NET
损失函数
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职称材料
题名
一种高效的车体表面损伤检测分割算法
被引量：
2
1
作者
林少丹
冯晨
陈志德
朱可欣
机构
福建船政交通职业学院信息与智慧交通学院
福建师范
大学
数学与信息学院
台湾中山大学资讯工程系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021年第2期260-269,共10页
基金
国家自然科学基金(61841701)资助项目
福建省交通运输厅科技基金(201934)资助项目。
文摘
车体表面损伤检测是计算机视觉中的经典问题。车体表面损伤检测的主要瓶颈在于图像中损伤实例的不同尺度影响了分割的精度与效率。本文采用单阶段语义分割网络(YOLACT^(++))进行车体表面的损伤检测,通过结合EfficientNet设计主干网络提高分割效率,并通过改进损失函数优化YOLACT^(++)中目标实例Mask的生成,实验中用深度学习标注实验数据集进行训练测试。实验表明,改进后的YOLACT^(++)降低了Mask生成误差,检测的实时帧率提高到35帧/s,同时也提高了YOLACT^(++)进行实例分割的精度。
关键词
YOLACT++
主干网络
高效网络
MaskIOU-NET
损失函数
Keywords
YOLACT++
backbone network
EfficientNet
MaskIOU-NET
loss function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种高效的车体表面损伤检测分割算法
林少丹
冯晨
陈志德
朱可欣
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2021
2
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