【摘 要】
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针对Faster R-CNN算法对多目标、小目标检测精度不高的问题,本文提出一种基于Faster R-CNN的多任务增强裂缝图像检测(Multitask Enhanced Dam Crack Image Detection Based on Faster R-CNN, ME-Faster RCNN)方法。同时提出一种基于K-means的多源自适应平衡TrAdaBoost的迁移学习方法 (multi
【基金项目】
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国家重点研发课题(2018YFC0407105),国家自然科学基金重点项目(61832005),国网新源科技项目(SGTYHT/19-JS-217),华能集团重点研发课题(HNKJ19-H12).
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针对Faster R-CNN算法对多目标、小目标检测精度不高的问题,本文提出一种基于Faster R-CNN的多任务增强裂缝图像检测(Multitask Enhanced Dam Crack Image Detection Based on Faster R-CNN, ME-Faster RCNN)方法。同时提出一种基于K-means的多源自适应平衡TrAdaBoost的迁移学习方法 (multi-source adaptive balance TrAdaBoost based on K-means
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