文件名称：基于轻量级SSD的电力设备锈蚀目标检测
文件大小：1.15MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 06:10:57
目标检测 多尺度融合 轻量级神经网络 注意力机制
电力设备的锈蚀检测作为电力系统故障检测中非常重要的组成部分，需要被快速准确的识别出来.本文结合注意力模型提出一种基于轻量级SSD的电力设备锈蚀目标检测算法，可以有效地对电力设备的锈蚀区域进行检测.本文算法模型利用深度可分离卷积代替标准卷积来大幅度压缩模型，并在此基础上提出了一种基于注意力模型的上采样特征融合策略用于弥补缩减模型结构带来的精度损失.该算法在RustDetection数据集上相比较标准SSD可以做到在参数量减少63.6%，速度提升46.7%的情况下提升10.47%的准确度和5.99%的平均精度.