首页>
根据【关键词:损伤检测,卷积注意力模块,YOLOv4,深度可分离卷积,MobileNetv3】搜索到相关结果 2 条
-
不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割
-
作者:
黄睿
张超群
成旭毅
邢艳
张宝
来源:
计算机应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
损伤检测
实例分割
发动机叶片
交互式分割
-
描述:
航空发动机安全是影响飞行安全的重要因素,在航空发动机损伤检测中常需要分割发动机的单个叶片以判断发动机叶片的损伤程度。然而,当前基于深度学习的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注的发动机叶片数据,导致无法充分训练网络模型,得到次优的分割结果。为了提升航空发动机叶片实例分割精度,提出了基于不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法。结合已有的实例分割方法和交互式分割方法,得到较好的发动机叶片分割结果。首先,使用少量标注数据训练实例分割网络,得到发动机叶片的初步分割结果。其次,针对检测到的单个叶片,将其分为前景和背景两部分,通过选择前景种子点和背景种子点,利用交互式分割方法的思想,产生完整的单个叶片的分割结果。依次处理完所有的叶片后,将结果合并得到最终的发动机叶片实例分割结果。使用72张图像训练基于稀疏实例激活图的实时实例分割方法(SparseInst)产生初始的实例分割结果,在56张图像上进行测试。提出的不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法的平均精度(mAP)比SparseInst的平均精度高5.1个百分点。所提算法的结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN、YOLACT、BMASK-RCNN的结果。
-
不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割
-
作者:
黄睿
张超群
成旭毅
邢艳
张宝
来源:
计算机应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
损伤检测
实例分割
发动机叶片
交互式分割
-
描述:
航空发动机安全是影响飞行安全的重要因素,在航空发动机损伤检测中常需要分割发动机的单个叶片以判断发动机叶片的损伤程度。然而,当前基于深度学习的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注的发动机叶片数据,导致无法充分训练网络模型,得到次优的分割结果。为了提升航空发动机叶片实例分割精度,提出了基于不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法。结合已有的实例分割方法和交互式分割方法,得到较好的发动机叶片分割结果。首先,使用少量标注数据训练实例分割网络,得到发动机叶片的初步分割结果。其次,针对检测到的单个叶片,将其分为前景和背景两部分,通过选择前景种子点和背景种子点,利用交互式分割方法的思想,产生完整的单个叶片的分割结果。依次处理完所有的叶片后,将结果合并得到最终的发动机叶片实例分割结果。使用72张图像训练基于稀疏实例激活图的实时实例分割方法(SparseInst)产生初始的实例分割结果,在56张图像上进行测试。提出的不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法的平均精度(mAP)比SparseInst的平均精度高5.1个百分点。所提算法的结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN、YOLACT、BMASK-RCNN的结果。