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针对目前带钢表面缺陷检测方法无法适应缺陷形状不规则、尺度不一、背景复杂等问题，提出了一种基于Faster-RCNN的改进网络，在主干网络中采用可变形卷积模块，FPN多尺度检测模块及在RPN网络中融合CBAM注意力模块。实验结果表明，改进后的网络可有效地提高带钢表面缺陷检测的精度。
基于改进Faster-RCNN算法的带钢缺陷检测
【摘 要】
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针对目前带钢表面缺陷检测方法无法适应缺陷形状不规则、尺度不一、背景复杂等问题，提出了一种基于Faster-RCNN的改进网络，在主干网络中采用可变形卷积模块，FPN多尺度检测模块及在RPN网络中融合CBAM注意力模块。实验结果表明，改进后的网络可有效地提高带钢表面缺陷检测的精度。
【机 构】
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北京科技大学
【出 处】
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鞍钢技术
【发表日期】
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2022年06期
【基金项目】
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国家重点研发计划（2020YFB1708800）； 广东省重点研究与开发计划（2020B010113007）； 广东省基础与应用基础研究基金联合基金（2021A1515110577）； 中央高校基础研究基金项目（FRF-MP-20-37）； 北京科
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