《基於改進的Faster R-CNN算法的機械零件圖像識別》是郭斐,靳伍銀撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：基於改進的Faster R-CNN算法的機械零件圖像識別
- 分類號：TP391.41;TH16
- 作者：郭斐,靳伍銀
- 發表時間：機械設計
- 論文來源：2019-09-20
論文摘要,引文格式,
論文摘要
在傳統的Faster R-CNN網路結構中減少原有的卷積層數,同時加入Inception結構層,提出一種基於Faster RCNN的零件識別的改進算法。該算法在保證不增加網路參數和計算量的前提下,增加深度和網路結構複雜度,進一步有效地提取圖像的特徵。結果表明:通過自製機械零件圖像數據集,將傳統Faster R-CNN與改進後的Faster R-CNN算法均成功套用於機械零件圖像識別。與傳統Faster R-CNN相比,基於改進後的Faster R-CNN深度學習算法識別機械零件的識別精度和準確度均更高。
引文格式
郭斐,靳伍銀,王猛.基於改進的Faster R-CNN算法的機械零件圖像識別[J].機械設計,2019,36(09):113-116.
