典型文献
基于卷积注意力的输电线路防震锤检测识别
文献摘要：
为提高单目标多分类(SSD,single shot multibox detector)网络模型对输电线防震锤的识别准确率,提出一种融合卷积注意力机制和SSD模型相结合的新方法;该算法采用残差网络ResNet作为骨干网络,引入卷积注意力机制将通道和空间注意力结合,通过压缩提取中间特征和利用权重系数更好地分辨出前景与背景,提高对输电线路中防震锤检测的精度和速度;训练时引入迁移学习策略,克服了模型训练困难问题;实验结果表明,提出的算法不仅提高了检测准确率,计算效率亦得到了提升;与经典SSD算法相比,输电线路的防震锤检测准确率提升了2.5％,检测速度达到了12 fps识别效果明显提升,证明了新算法的有效性.
文献关键词：
目标检测;防震锤;SSD;注意力机制;残差网络
中图分类号：
作者姓名：
李飞;王超;浦东;陈瑞;张智坚
作者机构：
南京工程学院人工智能产业技术研究院,南京 211167;南京工程学院信息与通信工程学院,南京 211167
文献出处：
引用格式：
[1]李飞;王超;浦东;陈瑞;张智坚-.基于卷积注意力的输电线路防震锤检测识别)[J].计算机测量与控制,2022(03):48-53,105
A类：
B类：
输电线路,防震锤,检测识别,单目标,多分类,SSD,single,shot,multibox,detector,识别准确率,卷积注意力机制,残差网络,ResNet,骨干网络,空间注意力,过压缩,中间特征,用权,权重系数,辨出,迁移学习策略,模型训练,困难问题,检测准确率,计算效率,准确率提升,检测速度,fps,新算法,目标检测
AB值：
0.356807
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