深度学习在手机数据接口缺陷检测中的应用
Computer and Modernization（2021）
Abstract
为了能更好地对手机数据接口的缺陷进行检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测算法.将Faster R-CNN检测架构中的RoIPooling替换成RoIAlign,解决RoIPooling计算过程中2次量化造成的目标回归位置的偏差.使用ResNet50融合FPN的网络作为特征提取网络,提高模型对小型目标缺陷的检测效果.最后使用测试集进行预测,实验表明本文提出算法的均值平均精度(mAP)达到了91.17％,比使用VGG为特征提取网络时的mAP提高了24.72个百分点,比单独使用ResNet50为特征提取网络的mAP提高了2.58个百分点,因此,本文提出的算法对手机数据接口缺陷检测有显著的效果提升,为手机数据接口缺陷检测提供了一种更有效的检测方法.
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