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摘要：本发明涉及一种基于mask‑rcnn的自适应anchor的高精度检测方法，包括：与原模型相比，该模型在训练阶段提前将训练集中的掩码图片进行去噪、降维处理从而提高计算的检测目标的比例与面积的准确率，并计算出检测目标的长、宽比例与面积，记录得到检测目标的面积并保存到向量p中，记录得到检测目标的长宽比例并保存到向量t中，再根据检测目标的面积大小与各个特征图层与原图的缩放比例去设置生成的anchor，以获得更多的正确候选区域。通过上述方式，可以针对训练集中的数据很快圈定有限的检测目标范围，极大的提高检测的精度与训练速度，适合小样本训练与单一的精密缺陷检测。该方法可以应用于所有带有RPN网络的目标检测的模型，不需要修改模型框架。
主权项：1.一种基于mask-rcnn的自适应anchor的高精度检测方法，其特征在于；包括：在训练过程前将训练数据集中的每个掩码图片计算出检测目标的面积大小与长、宽比例，分别记录为长度为m的检测目标面积向量p与检测目标长、宽比例向量t，m为训练集的图片个数；构造向量函数求出目标检测长宽比例向量最优值作为最终比例在模型中应用，再选取目标检测面积向量中最大值与最小值作为检测目标面积的大小区间，由参数设置中的缩放比例获得原图与每个特征图间的缩放比例尺k，选取目标检测大小区间中的最大值除以每个图层的缩放比例，其比值即为目标检测区域在每个图层中的真实映射大小，将该比值进行一定比例的放大后作为anchor尺度，能够有效的契合检测目标，提高目标区域的推荐成功率；通过这种方式可以使得模型针对不同的训练样本有着极大的适应性并能够极大的提高检测的精度与速度，该方式适合小样本训练与单一的精密缺陷检测。
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百度查询： 柳州津晶电器有限公司 广西成电智能制造产业技术有限责任公司 电子科技大学 一种基于mask-rcnn的自适应anchor的高精度检测方法
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