资料介绍
为准确识别工业图像中的目标零件,提出一种改进的YOLOⅤ3目标识别算法。结合K- means聚类与粒子群优化算法进行锚框计算,以降低初始点对聚类结果的影响,加快算法收敛速度。同时在 YOLOV3网络 shortcut层嵌入Senet结构,得到SE- YOLOV3网络。对零件图像进行数据增强并加入零件标注,制作包含10816张图片的样本集,用于算法训练和测试。实验结果表明,该算法能够获得平均交并比为83.01%的锚框,当样本图像存在较多残缺零件干扰时, YOLOV3存在将背景识别为零件的情况,其查准率与查全率分别为和97.51%,而 SE- YOLOV3能有效减少假正例数量,其查准率与查全率分别为90.39%和93.25%。
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