一种基于级联RCNN的织物瑕疵检测算法
来源：计算机应用与软件杂志2024年第11期北京时间：
作者：赵玉香, 段先华, 赵楚
摘要：为了识别织物中的瑕疵，减少经济损失，针对现有一些网络检测方法存在检测精度不高以及对小目标检测不灵敏的问题，提出一种基于级联RCNN织物瑕疵算法ZS-Cascade RCNN。首先，在特征提取阶段，加入可变形卷积，保留特征的完整性；其次，调整锚框来适应不同纵横比的瑕疵检测需求，提高检测效果；最后，采用交并比均衡采样，均衡正负样本。实验表明，ZS-Cascade RCNN算法比原始算法准确率提高4.5百分点，平均精度提升17.8百分点，对织物瑕疵检测效果有明显提升。
关键词：卷积神经网络, 深度学习, 瑕疵检测, 级联检测器
