CASCADE

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基于改进Cascade R-CNN的酒液杂质检测算法
《广东通信技术》2025年第1期62-68,共7页郑明钊 赵润程 张高毓 樊旭 司凯 
瓶装白酒中存在杂质会影响产品质量,目前已有基于机器视觉的杂质检测方法。为提升基于机器视觉的检测方法的精度,提出了一种改进的Cascade R-CNN算法用于自动检测酒液中的杂质。该方法采用Cascade R-CNN的基础架构,通过在骨干网络中引入...
关键词：Cascade R-CNN 小目标检测 DCN v2 BFP InstaBoost 
改进Hybrid-Task-Cascade的染色体分割研究
《计算机仿真》2024年第6期267-273,共7页彭文 许树颖 
针对人工分割染色体图像中的实例存在耗时长,精度不佳等问题,提出一种基于改进Hybrid Task Cascade模型的染色体实例分割方法。首先,提出基于实例操作的染色体增强策略,以扩充量少且信息不丰富的染色体数据集。然后使用PAFPN代替Hybrid ...
关键词：实例分割 目标检测 数据增强 染色体分割 
基于改进Cascade R-CNN算法的船舶目标检测方法被引量：1
《舰船科学技术》2024年第6期144-149,共6页杨镇宇 石刘 
为了解决实际场景下船舶目标检测精度低的问题,本文在Cascade R-CNN算法的基础上,提出一种船舶目标检测方法 Boat R-CNN。Boat R-CNN使用带自注意力机制的Swin-Transformer Tiny网络提取图像特征,使用Soft-NMS非极大值抑制方法提升候选...
关键词：船舶 目标检测 深度学习 Cascade R-CNN Swin Transformer 
融合高分辨率网络的雾天目标检测算法被引量：1
《计算机工程与科学》2023年第11期1970-1981,共12页张骞 陈紫强 孙宗威 赖镜安 
国家自然科学基金(61861011);广西研究生教育创新计划(2022YCXS060)。
针对雾天场景中因图像模糊不清、目标难以分辨等原因导致错检、漏检的问题,提出了一种融合高分辨率网络的目标检测算法HR-Cascade RCNN。采用高分辨率网络HRNet作为Cascade RCNN的特征提取网络,通过不同分辨率的子网络并行连接,提取多...
关键词：雾天场景 目标检测 深度学习 Cascade RCNN 高分辨率 
基于改进Cascade R-CNN算法的道路表面缺陷检测被引量：1
《自动化与仪器仪表》2023年第10期10-14,共5页刘旭 陈里里 范国栋 李博涵 
中国博士后科学基金面上资助(2020M 683256);重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2020jscx-gksbX0010);交通工程应用机器人重庆市工程实验室2020年度开放课题,CELTEAR-KFKT-202003。
作为最基础的交通基础设施之一,道路对交通运输以及城市发展有着不可替代的作用。道路表面缺陷是道路状态的真实反映,准确地进行道路缺陷检测对道路状态检测和维护具有重要意义。道路缺陷分布具有不确定性,现阶段采用的人工检测方法存...
关键词：道路表面缺陷 缺陷检测 Cascade R-CNN 目标检测 深度学习 
基于Cascade R-CNN的输电线路关键部件识别
《微型电脑应用》2023年第5期32-35,共4页李峻宇 马海霞 罗永超 
广东省制造装备数字化重点实验室开放课题(2020B1212060014)。
针对无人机在输电线路关键部件巡检图像中目标多,且尺度相差较大,导致识别率低的问题,提出使用深度学习目标检测算法Cascade R-CNN进行识别。由于输电线路关键部件无公开数据集,采集输电线路关键部件图片,并将图片数据的分辨率进行统一...
关键词：输电线路 Cascade R-CNN 深度学习 目标检测 
改进的Cascade R-CNN算法在目标检测上的应用被引量：5
《电子学报》2023年第4期896-906,共11页张娜 包梓群 罗源 吴彪 涂小妹 
浙江省重点研发计划项目(No.2020C03094);国家级大学生创新创业训练计划项目(No.202010338024);浙江省教育厅一般科研项目(No.Y202147659)。
针对Cascade R-CNN目标检测算法中存在检测精度较低以及目标遮挡问题,本文提出一种改进的Cas-cade R-CNN网络目标检测算法.该算法在主干网络ResNet101中引入可切换空洞卷积模块(Switchable Atrous Convolu-tion,SAC),该模块主要由两个...
关键词：Cascade R-CNN 可切换空洞卷积 Repulsion Loss 目标检测 目标遮挡 
基于改进Cascade R-CNN的探地雷达管线目标检测被引量：4
《计算机系统应用》2023年第2期102-110,共9页来鹏飞 李伟 高尧 丁健刚 袁博 杨明 
针对人工识别探地雷达管线图像时效率低、误差大和成本高昂等问题,本文提出了一种基于改进Cascade R-CNN的管线目标智能化检测方法.首先对探地雷达管线图像数据集进行预处理,提升数据质量.然后采用ResNeXt代替ResNet作为主干网络提取目...
关键词：探地雷达 地下管线 深度学习 Cascade R-CNN FPN Soft-NMS 目标检测 
瓷砖表面非常规尺寸瑕疵的检测
《计算机系统应用》2022年第11期192-198,共7页陈凯 鲁涵统 程浩宇 方梦园 
国家自然科学基金(61903338);浙江省自然科学基金(LQ19F030015);辽宁省自然科学基金(2019-KF-23-02)
与普通目标检测任务不同,瓷砖表面瑕疵检测的困难之处在于检测小尺寸和大长宽比等非常规尺寸的目标.为了解决这两个问题,本文提出了一种基于改进Cascade R-CNN的新型瓷砖表面瑕疵检测算法.为了提高模型对小瑕疵的检测能力,本文模型利用...
关键词：目标检测 Cascade R-CNN 侧向连接 空洞卷积 偏移域 深度学习 卷积神经网络 
基于改进Cascade⁃RCNN的内河航标检测算法被引量：9
《中国航海》2022年第3期99-105,共7页倪汉杰 初秀民 张彬鹏 蒋仲廉 
国家重点研发计划专项(2018YFB1600400);国家自然科学基金项目(52071250、51709220);中央高校基本科研业务费资助(2018IVB078)。
针对内河复杂环境下船舶智能航行对航标检测识别与分类技术的要求,通过对经典Faster⁃RCNN模型特征提取网络、锚框机制、检测框抑制算法、损失函数等进行优化,采用ResNeXt、Soft⁃NMS、GIoU等结构改进了级联Fas⁃ter⁃RCNN模型———Cascade...
关键词：内河航标 目标检测 卷积神经网络 
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