基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

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摘 要：为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题，提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先，在Faster RCNN（faster region convolutional neural network）目标识别算法的框架下，搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型；然后，利用改进的RPN（region proposal network）模块产生更高质量的proposals；最后，在检测头上对支持图片和查询图片的RoI（region of interest）进行关联匹配。（剩余13688字）