【摘 要】
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为了有效克服目前人工检测速度慢、误差大、主观性强的问题,更快速、准确、客观地对机织物起毛起球样本评级,提出了一种多尺度特征融合的Wide-SqueezeN et网络。首先制作了两种成分不同的机织物起毛起球数据集。根据机织物起毛起球图像中毛球形状大小不一以及分布不均的特点,在网络中改进Fire模块,其中增加了短连接来解决训练中梯度发散等问题,在短连接中使用两个3×3小卷积核来减少计算量并且获取不同尺
【基金项目】
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京津冀基础研究合作专项项目（H2021202008）； 天津市自然科学基金项目（21JCZXJC00170）；
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为了有效克服目前人工检测速度慢、误差大、主观性强的问题,更快速、准确、客观地对机织物起毛起球样本评级,提出了一种多尺度特征融合的Wide-SqueezeN et网络。首先制作了两种成分不同的机织物起毛起球数据集。根据机织物起毛起球图像中毛球形状大小不一以及分布不均的特点,在网络中改进Fire模块,其中增加了短连接来解决训练中梯度发散等问题,在短连接中使用两个3×3小卷积核来减少计算量并且获取不同尺度的特征图信息,增强网络的特征提取能力来提高准确率;其次为了减少整体的计算量,在网络预处理时将图像统一到224×224大小,并且将网络中普通卷积替换为深度可分离卷积。结果表明,通过使用多尺度特征融合和深度可分离卷积来改进网络,机织物起毛起球的客观评级准确率可以达到99.333%。相比于基础网络SqueezeNe、Resnet、MobileNet、DenseNet、ShuffleN et,该方法的提升分别为2.220%、1.777%、2.666%、1.333%和2.220%。与人工检测需要几分钟到十几分钟不等相比,该网络只需要0.072 s即可检测一幅图像,检测速度大大提高。
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