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注意力机制和Faster RCNN相结合的绝缘子识别

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：wei370210524

【摘要】

：

针对利用Faster RCNN识别绝缘子图像过程中定位不够准确的问题,提出一种注意力机制和Faster RCNN相结合的绝缘子识别方法。在特征提取阶段引入基于注意力机制的挤压与激励网络(Squeeze-and-Excitation Networks,SENet)结构,使模型能够关注与目标相关的特征通道并弱化其他无关的特征通道;根据绝缘子的特点,对区域建议网络(region proposal net

【作者】

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赵文清程幸福赵振兵翟永杰

【机构】

：

华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学电气与电子工程学院

【出处】

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智能系统学报

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

Faster RCNN 绝缘子注意力机制 SENet 特征通道 RPN 建议框特征向量 Faster RCNNinsulatorattention mech

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61871182,61773160).

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针对利用Faster RCNN识别绝缘子图像过程中定位不够准确的问题,提出一种注意力机制和Faster RCNN相结合的绝缘子识别方法。在特征提取阶段引入基于注意力机制的挤压与激励网络(Squeeze-and-Excitation Networks,SENet)结构,使模型能够关注与目标相关的特征通道并弱化其他无关的特征通道;根据绝缘子的特点,对区域建议网络(region proposal network,RPN)生成锚点(anchor)的比例和尺度进行调整;在全连接层运用注意力机制对周围建议框的特

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