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申请/专利权人：陕西理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进的MaskR‑CNN实例分割网络的零件识别方法及系统，所述识别方法包括：基于改进的MaskR‑CNN网络构建零件识别模型；所述改进的MaskR‑CNN网络包括：使用Mobilenetv3网络替换MaskR‑CNN网络的主干网络，并采用双向特征融合网络M‑FPN网络替换与主干网络相连的FPN网络。本发明可在无序及复杂环境下对零件进行准确快速的识别，同时所用模型轻便简洁、运算量小、设备要求低。
主权项：1.基于改进的MaskR-CNN实例分割网络的零件识别方法，其特征在于，其包括：基于改进的MaskR-CNN网络构建零件识别模型，通过训练集对所述零件识别模型进行训练，得到训练后的零件识别模型；其中，所述改进的MaskR-CNN网络包括：使用Mobilenetv3网络替换MaskR-CNN网络的主干网络，形成改进的MaskR-CNN网络的主干网络；采用双向特征融合网络替换MaskR-CNN网络中与主干网络相连的FPN网络，形成改进的MaskR-CNN网络的特征融合网络；所述双向特征融合网络包括主干通路部分和金字塔通路部分，其中，主干通路部分采用与特征金字塔网络相同的结构，其包括输入、C2、C3、C4、C5共五个层级；金字塔通路部分包括自底向上分别与主干通路部分的C2、C3、C4、C5层级相连的P2、P3、P4、P5网络及最高层的P6网络，P2、P3、P4、P5、P6网络为通过若干1×1卷积层横向连接的高分辨骨干网络，且上一层的骨干网络依次向下一层的骨干网络的后一卷积层进行降采样连接，同时下一层骨干网络的部分或全部卷积层与上一层骨干网络的同样位置的卷积层进行上采样连接，并最终将降采样特征和上采样特征进行融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西理工大学 基于改进的Mask R-CNN实例分割网络的零件识别方法及系统
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