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基于改进SOLO神经网络钢包起重挂钩的识别测定: 收藏
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引用; 《冶金能源》2023年第4期42卷 47-50页; 作者：狄泽波马丽张继凯白红英内蒙古科技大学信息工程学院北京市商业学校商贸信息系鄂尔多斯应用技术学院数学与计算机工程系; 为了提高基于计算机视觉的检测钢包挂钩分割的准确性,提出了一种基于改进SOLO网络挂钩的识别方法。首先构造卷积神经网络ResNeXt并将其设计为SOLO的主干网络,用于提取挂钩的特征;其次为了更好地解决挂钩多尺度的问题引入特征金字塔网络(...; 为了提高基于计算机视觉的检测钢包挂钩分割的准确性,提出了一种基于改进SOLO网络挂钩的识别方法。首先构造卷积神经网络ResNeXt并将其设计为SOLO的主干网络,用于提取挂钩的特征;其次为了更好地解决挂钩多尺度的问题引入特征金字塔网络(FPN),构造ResNeXt-FPN网络结构;最后将SOLO算法分为类别预测和掩码生成2个分支,在类别预测生成的同时,对挂钩生成对应的实例分割掩码。实验结果表明,改进SOLO算法的平均召回率和精确率分别达到82.10%和97.70%,优于其它公开算法网络。; 来源：详细信息评论

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