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网络结构

建立了一个端到端的ADI系统，即缺陷检测网络(DDN)。使用ResNet在每个阶段生成特征图，然后所提出的多级特征融合网络（MFN）将ResNet的所有阶段的特征合并到一个特征中，该特征可以包括更多缺陷的位置细节。基于这些多层次特征，采用区域建议网络（RPN）生成感兴趣区域（ROI）。通过ROI池和全局平均池化层（GAP），将每个ROI对应的MFN特征转换为固定长度特征。得到的特征送到两个全连接层中，一个是（C+1）缺陷分类层（“cls”），另一个是边界框回归层（“loc”）分别输出类分数和边界框坐标。最后建立了一个缺陷检测数据集NEU DET，用于训练和评估上述方法。

本文标签： Defect Detection steel Surface Approach

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