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公开(公告)号：CN114972261A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210588276.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种板带钢表面质量缺陷的识别方法，构建基于EfficientDet‑D4检测框架的神经网络模型作为缺陷识别的检测模型，通过神经网络模型输出预检测带钢图像缺陷的位置及种类；本发明基于EfficientDet‑D4网络，利用mosaic及一些列数据增强方法丰富带钢缺陷数据，提高模型鲁棒性，并调整mosaic适配带钢图像，相比原始mosaic，单批次训练送入更多数据同时防止过度缩放降低小目标检测精度；修改网络损失函数，采用CIoU Loss并对正样本的选取机制做出适当调整，通过使用差分进化算法，学习率逐步变化的策略进行网络超参数调优，进一步提高了目标识别的精度。
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