基于距离感知的金属缺陷样本标签分配算法OA北大核心CSTPCD
Label Assignment Algorithm for Metal Defect Samples Based on Distance-awareness
针对金属表面缺陷检测模型在训练过程中正负样本分配时不考虑金属表面缺陷的宽高比、对目标分布的定位能力差等问题,提出了距离感知的动态标签分配(DDA)算法.DDA不改变原有检测模型的结构也不增加计算开支,根据真实框的几何特性提出新的距离损失计算范式,以优化宽高比悬殊的回归问题,将迭代过程中的回归偏移量解码为预测框坐标,最后计算预测框、锚框和真实框三者之间综合交并比信息,动态地选择正负样本以提高训练精度.在武汉某钢厂冷轧带钢表面缺陷检测中进行了验证,并…查看全部>>
The distance-aware dynamic label assignment(DDA)algorithm was proposed to address issues such as the lack of consideration for aspect ratio of metal surface defects and poor localization ability towards target distribution during the allocation of positive and negative samples in training processes of metal surface defect detection model.DDA did not change the structures of original detec-tion model and did not increase computational expenses.A new distance …查看全部>>
朱传军;梁泽启;付强;张超勇
湖北工业大学机械工程学院,武汉,430068湖北工业大学机械工程学院,武汉,430068湖北工业大学机械工程学院,武汉,430068华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉,430074
计算机与自动化
目标检测样本选择策略宽高比金属缺陷检测距离回归损失函数
object detectionsample selection strategyaspect ratiometal defect detectiondis-tance regression loss function
《中国机械工程》 2024 (9)
1634-1641,8
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51861165202)广东省重点领域研发计划(2019B090921001)
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