[发明专利]一种基于深度学习的工件目标识别方法在审
| 申请号： | 202111611355.0 | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114445617A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 朱江英;汪仕宇;陆东超;王桥会 | 申请（专利权）人： | 宁波韵升智能技术有限公司;宁波韵升智能软件有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波奥圣专利代理有限公司 33226 | 代理人： | 方小惠 |
| 地址： | 315040 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工件目标识别方法，通过在mask R‑CNN基础上改进而得到Mobile‑Mask R‑CNN进行目标识别，具有三个改进点：一、mask R‑CNN的ResNet网络被MobileNetV3子网络替换，MobileNetV3子网络通过MobileNetV3的瓶颈层来构建；二、对Mask R‑CNN的RPN网络中用于生成大小为7×7的提议框的ROIAlign运算进行修改，使其用于生成大小为9×9的提议框；三、ROIAlign运算生成的提议框区域的特征图不直接输入mask R‑CNN的全连接层进行分类和回归，而是先进行空洞卷积后再输入mask R‑CNN的全连接层进行分类和回归；优点是识别速度和识别精度均较高，鲁棒性较强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工件 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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