基于迁移学习的无人机杆塔巡检图像异常识别技术及实验对比

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摘 要：针对无人机进行电路巡检过程中，由于得到的杆塔图像背景复杂，正负样本分布不均而导致的杆塔异常检测准确度不高的问题，提出了一种基于迁移学习的无人机电力杆塔巡检图像异常检测技术。设计了一种基于多元特征混合提取的目标检测架构，用于模型的预训练，之后基于预训练模型进行微调，以适应下游杆塔异常图像的检测任务，它能够通过小样本数据来构建高效的杆塔异常图像检测模型。（剩余5762字）

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