資料介紹
為準(zhǔn)確識別工業(yè)圖像中的目標(biāo)零件,提出一種改進(jìn)的YOLOⅤ3目標(biāo)識別算法。結(jié)合K- means聚類與粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行錨框計(jì)算,以降低初始點(diǎn)對聚類結(jié)果的影響,加快算法收斂速度。同時(shí)在 YOLOV3網(wǎng)絡(luò) shortcut層嵌入Senet結(jié)構(gòu),得到SE- YOLOV3網(wǎng)絡(luò)。對零件圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)并加入零件標(biāo)注,制作包含10816張圖片的樣本集,用于算法訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠獲得平均交并比為83.01%的錨框,當(dāng)樣本圖像存在較多殘缺零件干擾時(shí), YOLOV3存在將背景識別為零件的情況,其查準(zhǔn)率與查全率分別為和97.51%,而 SE- YOLOV3能有效減少假正例數(shù)量,其查準(zhǔn)率與查全率分別為90.39%和93.25%。
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