10.16157/j.issn.0258-7998.200555
基于改进的Faster R-CNN的古建筑地砖缺陷检测
缺陷检测对于古建筑的保护和修缮具有重要的意义,传统的地砖缺陷检测通过目视检查,存在受人力影响大、耗时长等限制.基于深度学习的良好应用前景,建立故宫地砖缺陷的数据集,提出改进型Faster R-CNN的网络.首先,构建可变形卷积,通过网络学习并提取地砖中的缺陷特征;然后,将特征图输入区域生成网络中生成候选区域框,将生成的特征图和候选区域框进行池化操作;最后,输出缺陷检测结果.在故宫地砖图片数据集的测试下,改进后的模型平均准确率均值到达92.49％,与Faster R-CNN模型相比提高了2.99％,更适用于地砖缺陷检测.
缺陷检测、Faster R-CNN、可变形卷积
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TN03;TP181(一般性问题)
2021-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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