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网络结构

建立了一个端到端的ADI系统,即缺陷检测网络(DDN)。使用ResNet在每个阶段生成特征图,然后所提出的多级特征融合网络(MFN)将ResNet的所有阶段的特征合并到一个特征中,该特征可以包括更多缺陷的位置细节。基于这些多层次特征,采用区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域(ROI)。通过ROI池和全局平均池化层(GAP),将每个ROI对应的MFN特征转换为固定长度特征。得到的特征送到两个全连接层中,一个是(C+1)缺陷分类层(“cls”),另一个是边界框回归层(“loc”)分别输出类分数和边界框坐标。最后建立了一个缺陷检测数据集NEU DET,用于训练和评估上述方法。

网络结构

建立了一个端到端的ADI系统,即缺陷检测网络(DDN)。使用ResNet在每个阶段生成特征图,然后所提出的多级特征融合网络(MFN)将ResNet的所有阶段的特征合并到一个特征中,该特征可以包括更多缺陷的位置细节。基于这些多层次特征,采用区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域(ROI)。通过ROI池和全局平均池化层(GAP),将每个ROI对应的MFN特征转换为固定长度特征。得到的特征送到两个全连接层中,一个是(C+1)缺陷分类层(“cls”),另一个是边界框回归层(“loc”)分别输出类分数和边界框坐标。最后建立了一个缺陷检测数据集NEU DET,用于训练和评估上述方法。

本文标签: DefectDetectionsteelSurfaceApproach