基于yolov3的铁轨缺陷裂纹检测 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![基于yolov3的铁轨缺陷裂纹检测](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
2018年12月3日—当时这么操作也是为了加强YOLO算法对小目标检测的精确度。...基于YOLOV5的PCB版缺陷检测一、数据集介绍印刷电路板(PCB)瑕疵数据集:数据下载 ...
![基于yolov3的铁轨缺陷裂纹检测](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
基于上一篇的SSD对工件裂纹检测之后,又推出的准确率更高的模型yolov3。SSD虽然速度快,但是准确率实在不高,对非裂纹的区域容易错检。后面提出的RetinaNet和yolov3无论是在速度上还是准确率上都非常棒,准确率已经超过了Faster RCNN。在这里就以yolov3为准,进行裂纹的检测定位。
二、yolov3算法yolov3是在yolov2和yolov1的基础上进行改进的,关于yolov2和yolov1算法请参考:
yolov1: https://blog.csdn.net/hrsstudy/article/details/70305791[1] https://blog.csdn.net/zhangjunp3/article/details/80421814[2] yolov2: https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77961414[3] 其中yolov2是在yolov1的基础上进行改进的。
关于yolov3,写一下自己的理解。相比于yolov2,使用多尺度feature map上的特征进行预测,不再是单个feature map,使用DarkNet53而不是DarkNet19。
类别预测方面主要是将原来的单标签分类改进为多标签分类,因此网络结构上就将原来用于单标签多分类的softmax层换成用于多标签多分类的逻辑回归层。首先说明一下为什么要做这样的修改,原来分类网络中的softmax层都是假设一张图像或一个object只属于一个类别,但是在一些复杂场景下,一个object可能属于多个类,比如你的类别中有woman和person这两个类,那么如果一张图像中有一个woman,那么你检测的结果中类别标签就要同时有woman和person两个类,这就是多标签分类,需要用逻辑回归层来对每个类别做二分类。
逻辑回归层主要用到sigmoid函数,该函数可以将输入约束在0到1的范围内,因此当...
YOLOv4 產業應用心得整理 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
基於YOLO之螺絲瑕疵檢測系統 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
使用YOLO辨識金屬表面瑕疵 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
基於GAN與YOLOV3之表面瑕疵檢測方法:以晶粒為例 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
基於YOLO線上瑕疵檢測應用於金屬元件研磨路徑之研發 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
應用於自動化檢測設備之基於YOLO深度學習網路的SMD電感 ... | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
[App4AI APP] YOLOv4 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
基于yolov3的铁轨缺陷裂纹检测 | 台灣精品獎-歷屆得獎名單
![](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
109 年度台灣精品獎獲獎產品 Railway Computer System
由「廣積科技股份有限公司」生產的RailwayComputerSystem獲得109年度台灣精品獎,以下為此獎項詳細資料整理:得獎產品:Rail...
![](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
102 年度台灣精品獎獲獎產品 車載電腦系統
由「欣揚電腦股份有限公司」生產的車載電腦系統獲得102年度台灣精品獎,以下為此獎項詳細資料整理:得獎產品:車載電腦系統...
![](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
108 年度台灣精品獎獲獎產品 智能3D視覺掃描器
由「所羅門股份有限公司」生產的智能3D視覺掃描器獲得108年度台灣精品獎,以下為此獎項詳細資料整理:得獎產品:智能3D視覺...
![](https://i.imgur.com/DERULla.jpg)
104 年度台灣精品獎獲獎產品 高速自動光學檢測系統
由「和椿科技股份有限公司」生產的高速自動光學檢測系統獲得104年度台灣精品獎,以下為此獎項詳細資料整理:得獎產品:高速...