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| 基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别 | |
郭斐; 靳伍银 ; 王猛
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| 2019 | |
| Source Publication | 机械设计
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| ISSN | 1001-2354 |
| Volume | 36Issue:9Pages:113-116 |
| Abstract | 在传统的Faster R-CNN网络结构中减少原有的卷积层数,同时加入Inception结构层,提出一种基于Faster RCNN的零件识别的改进算法。该算法在保证不增加网络参数和计算量的前提下,增加深度和网络结构复杂度,进一步有效地提取图像的特征。结果表明:通过自制机械零件图像数据集,将传统Faster R-CNN与改进后的Faster R-CNN算法均成功应用于机械零件图像识别。与传统Faster R-CNN相比,基于改进后的Faster R-CNN深度学习算法识别机械零件的识别精度和准确度均更高。 |
| Keyword | Faster R-CNN算法 机械零件图像识别 Inception结构 |
| Indexed By | CSCD |
| Language | 中文 |
| WOS Research Area | Automation & Control Systems |
| WOS Subject | AUTOMATION CONTROL SYSTEMS |
| CSCD ID | CSCD:6581855 |
| Citation statistics | |
| Document Type | 期刊论文 |
| Identifier | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/75290 |
| Collection | 机电工程学院 |
| Affiliation | 兰州理工大学机械电子工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国 |
| First Author Affilication | Lanzhou University of Technology |
| First Signature Affilication | Lanzhou University of Technology |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 郭斐,靳伍银,王猛. 基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别[J]. 机械设计,2019,36(9):113-116. |
| APA | 郭斐,靳伍银,&王猛.(2019).基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别.机械设计,36(9),113-116. |
| MLA | 郭斐,et al."基于改进的Faster R-CNN算法的机械零件图像识别".机械设计 36.9(2019):113-116. |
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