关键词
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者: 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  
描述: 损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为14.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者: 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  
描述: 损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为14.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者: 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  
描述: 损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为14.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者: 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  
描述: 损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为14.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
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