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根据【关键词:
舱门识别与定位,YOLOv5,机场特种车辆,自动靠机,三维定位
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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
1
4.0M。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
1
4.0M。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
1
4.0M。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
1
4.0M。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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