[发明专利]一种基于Faster R-CNN的古建筑砖面缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于Faster R-CNN的古建筑砖面缺陷检测的方法，其特征在于：使用ResNet-101的卷积部分对输入图像进行提取特征，在提取特征的同时加入可变形卷积来应对不规则的缺陷特征，将生成的特征图分别输入RPN和ROIPooling层。在RPN中使用设计的锚框尺寸和比例生成候选框，Softmax分类器将锚框分为前景和背景，同时通过Soft-NMS算法剔除不符合要求的候选框，降低模型的漏检率。

2.如权利要求书1所述，其特征在于故宫砖面图片的采集以及数据集的制作，制作了包括6800张图片用于训练和测试，并将其制作成PASCAL VOC2007的格式。

3.如权利要求书1所述，其特征在于使用ResNet-101网络作为卷积神经网络的骨干网络对图像的特征进行提取。

4.如权利要求书1所述，其特征在于通过统计数据集中缺陷的标签的宽、高和宽高比，重新设置了锚框的尺寸。

5.如权利要求书1所述，其特征在于使用Soft-NMS提高检测精度，降低漏检率。

6.如权利要求书1所述，其特征在于使用可变形卷积代替传统卷积，能有效且更多的提取砖面的缺陷特征。