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本发明涉及基于改进CascadeR‑CNN的布匹瑕疵检测方法,该方法以CascadeR‑CNN作为基础检测模型,选用ResNeXt‑50作为特征提取网络,采用组卷积使得ResNeX‑50t能够学习到更加丰富的特征表达;在ResNeXt‑50主干网络末端加入平衡特征金字塔;对不同的特征层设置不同锚框的大小,比例设置更适合检验布匹瑕疵,可以更多地检测出待测目标;采用ROIAlign技术不引入量化误差,使用双线性插值算法提高模型对尺寸较小和外形多变的疵点的检测效果,最终实现检测效果的提升。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117456224A
(43)申请公布日2024.01.26
(21)申请号202311149200.9G06V10/80(2022.01)
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