5.12、缺陷分类实战--卷积神经网络模型测试

炮哥带你学 2023-01-13 03:31:46

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5.12、缺陷分类实战--卷积神经网络模型测试	利用训练好的卷积神经网络模型对数据集进行测试，并利用评价指标进行模型评价

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好的为模型收敛加速，梯度下降的后期，当梯度趋近于0时，系数μ能够加大更新幅度，使得模型跳出当前陷阱，在实际的模型训练中，μ通常会被设置为0.9。注意力模块的结构原理图如图4-5，在针对注意力机制的实验中，首先需要对比的是加入注意力模块后模型的平均精度以及每帧可以检测图片的速率。从左下角的图片中可以看出，更多的酒瓶被检测出，且被遮挡的酒瓶也被本章算法检测出；力模块，利用不同通道之间的特征映射相关性，以较低的额外计算成本提高了小目标的召回率，并通过多区域建议子网络同时对多个检测层进行监督和优化，获得了更好。

针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点，基于实时性和准确性均衡的单阶段目标检测算法YOLOv5，本章提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+，力图解决其深度宽度不均衡、分类精度、实时性不足等问题。首先为解决无人机图像目标尺度差异大、小目标检测率低的问题，分析了深度模型中模型深度和宽度对无人机图像检测的性能增益，提出了可显著提高感受野的混合残差空洞卷积模块，并结合无人机图像特点对YOLOv5s模型针对性改进，设计了YOLOv5sm模型。其次为进一步优化改进模型的实时性与识别率，

如图5.13，从图中分析不同场景下的实车试验结果可以看出，将基于改进YOLOv4的多尺度道路多目标检测算法YOLOv4_5D移植至ROS系统中，在车载有限的计算资源下，仍然保证了精确的道路多目标检测，并且实车实验结果显示，该算法在实车实验中保证了每秒大于等于30帧的检测速度。并在不同天气、不同场景下进行了实车测试，检测结果显示提出的道路多目标检测算法能够在各种驾驶环境中稳定的检测各种道路目标，验证了算法的泛化性能及鲁棒性能。图5.13中的检测场景为市区拥挤道路场景，属于典型的复杂交通场景。

问题，但鸟瞰图往往是非常稀疏的，这使得直接应用卷积神经网络不切实际和低效的。随着GPU和芯片制造的飞速发展，以及深度学习算法的出现，基于图像的算法能够获得用于确定目标和理解的高层次语义信息。但是在深度学习中需要更为复杂的数据形式。激光雷达是激光在光波频率范围内利用光波频段电磁波对目标进行探测和测距的仪器，然后将其接收到的信号与发射信号进行比对，获取目标位置（距离、方位和高度）、时，还需要依据高精度地图和GPS惯性导航设备进行定位和校准车身姿态，是环境感知系统中重要的一环，为下一步路径规划和决策做基础。

时间序列异常检测对于许多研究领域和应用至关重要，包括制造业和医疗保健。异常的存在可能表明新颖或意外事件，如生产故障、系统缺陷、心跳异常等，因此具有特殊的重要性。时间序列数据中的大规模和复杂模式促使研究人员开发了专门的深度学习模型来检测异常模式。本调查对时间序列异常检测的深度学习最新技术进行了结构化和全面的概述。它提供了基于异常检测策略和深度学习模型的分类法。除了描述每个类别中的基本异常检测技术外，还讨论了它们的优势和局限性。此外，本研究还包括了近年来各个应用领域中时间序列深度异常检测的示例。最后，总结了在将

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