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基于深度学习的极性电子元器件目标检测与方向识别方法

陈文帅 任志刚 吴宗泽 付敏跃

自动化学报2021，Vol.47Issue(7)：1701-1709,9.
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自动化学报2021，Vol.47Issue(7)：1701-1709,9.DOI:10.16383/j.aas.c190037

基于深度学习的极性电子元器件目标检测与方向识别方法

Detecting Object and Direction for Polar Electronic Components via Deep Learning

陈文帅 1任志刚 2吴宗泽 3付敏跃4

作者信息

  • 1. 广东工业大学自动化学院 广州510006中国
  • 2. 广东省物联网信息技术重点实验室 广州510006中国
  • 3. 精密电子制造技术与装备国家重点实验室 广州510006中国
  • 4. 广东省离散制造知识自动化工程技术研究中心 广州510006中国
  • 折叠

摘要

关键词

电子制造/深度学习/方向识别/目标检测/Faster RCNN

引用本文复制引用

陈文帅,任志刚,吴宗泽,付敏跃..基于深度学习的极性电子元器件目标检测与方向识别方法[J].自动化学报,2021,47(7):1701-1709,9.

基金项目

国家自然科学基金(61673126,61703114,U1701261,U1701264)资助 （61673126,61703114,U1701261,U1701264）

自动化学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0254-4156

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