基于深度学习的桥梁缺陷检测研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：尽管近年来目标检测技术已取得显著进展，但在复杂环境中的多目标检测仍面临诸多挑战。为了解决这些问题，文章对Faster RCNN模型进行了改进。选择ResNet101作为特征提取网络，替代传统的VGG16，以缓解因网络深度增加而引起的信息传递衰减问题，提高特征学习效率。此外，还引入了多尺度融合模块，该结构能够更有效地处理不同尺寸的目标，从而增强检测性能。（剩余6751字）

试读结束

目录
monitor