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      電子發燒友網>電子資料下載>顯示及光電>工業零件圖像的改進YOLOv3目標識別算法

      工業零件圖像的改進YOLOv3目標識別算法

      2021-05-19 | pdf | 2.07 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為準確識別工業圖像中的目標零件，提出一種改進的YOLOⅤ3目標識別算法。結合K- means聚類與粒子群優化算法進行錨框計算，以降低初始點對聚類結果的影響，加快算法收斂速度。同時在 YOLOV3網絡 shortcut層嵌入Senet結構，得到SE- YOLOV3網絡。對零件圖像進行數據增強并加入零件標注，制作包含10816張圖片的樣本集，用于算法訓練和測試。實驗結果表明，該算法能夠獲得平均交并比為83.01%的錨框，當樣本圖像存在較多殘缺零件干擾時， YOLOV3存在將背景識別為零件的情況，其查準率與查全率分別為和97.51%，而 SE- YOLOV3能有效減少假正例數量，其查準率與查全率分別為90.39%和93.25%。

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