融入IBN-NET的轻量网络在金属圆柱工件缺陷识别中的应用

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：helinjue

【摘要】

：

金属圆柱工件的缺陷特征容易受到环境光影响,而使用传统卷积神经网络检测金属圆柱工件缺陷,存在网络参数多,运算量大和泛化能力低等问题,难以满足工业现场检测的实时性和高精度要求.针对这些问题,提出一种融入实例-批归一化网络(IBN-NET)的轻量网络模型.在轻量卷积神经网络SqueezeNext的基础上,加入增强泛化能力的IBN-NET,将浅层卷积层后的批标准化(BN)用一定比例的实例标准化(IN)替代

【作者】

：

罗钧曾伟龚燕峰侍宝玉

【机构】

：

重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

实例标准化轻量网络金属圆柱工件缺陷识别 instance normalizationlightweight networkmetal cylindrica

【基金项目】

：

上海航天科技创新SAST基金(JG20180209).

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