文档名：基于轻量化EfficientNet的小目标裂缝检测算法
摘要：现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题.基于此,提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测,在检测模型中融合注意力机制,以增强对小目标的识别能力.将提出的模型应用到细微裂缝检测中,从增强小目标识别、减少模型参数、提高网络检测速度三方面进行改进,研究结果表明:当输入图像为416×416分辨率时,本文模型的F1值相比于主流检测模型至少有3％的提升,模型的参数量与主流检测器相比减少了80％～85％,检测速率可达到每秒帧数(FramePerSecond,FPS)102帧/s.
作者：邢仁琦 杨怀志 薄一军 尤嘉 张淳杰 李丹勇 Author：XINGRenqi YANGHuaizhi BOYijun YOUJia ZHANGChunjie LIDanyong
作者单位：北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044京沪高速铁路股份有限公司,北京100038中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所,北京100081北京交通大学电子信息工程学院,北京100044
刊名：北京交通大学学报 ISTICPKU
Journal：JournalofBeijingJiaotongUniversity
年，卷(期)：2023, 47(2)
分类号：TP391.4U125.8
关键词：小目标检测 注意力机制 EfficientNet 裂缝检测
机标分类号：TP391U462.2TH122
在线出版日期：2023年6月30日
基金项目：京沪高速铁路股份有限公司科技研究项目，国家自然科学基金，北京市自然科学基金基于轻量化EfficientNet的小目标裂缝检测算法[
期刊论文] 北京交通大学学报--2023, 47(2)邢仁琦 杨怀志 薄一军 尤嘉 张淳杰 李丹勇现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题.基于此,提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测,在检测模型中融合注意力机制,以增强对小目标的识别能力.将...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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