基于Faster R-CNN的道路裂縫識(shí)別
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>719 K
標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：傳統(tǒng)的道路裂縫識(shí)別方法有基于R-CNN、SPPnet、HOG+SVM等多種方法，但識(shí)別精度低、檢測(cè)速度慢。針對(duì)這些缺點(diǎn)，提出一種基于Faster R-CNN的道路裂縫識(shí)別方法。首先，采集道路裂縫圖像，建立Pascal VOC數(shù)據(jù)集；其次，基于谷歌開(kāi)發(fā)的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架，用數(shù)據(jù)集對(duì)Faster R-CNN進(jìn)行訓(xùn)練并分析各項(xiàng)性能參數(shù)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在迭代20 000次的情況下，可將訓(xùn)練損失降到0.188 5，AP值達(dá)到0.780 2，取得了良好效果。
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