《表3 模型性能及仿真结果》
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《基于改进Faster R-CNN的地铁车辆焊缝缺陷检测》
YOLO V2框架使用的模型为DarkNet,训练10个epoch。表3列举了YOLO V2模型,Faster R-CNN模型,Faster R-CNN-Res Net50模型和本文基于Faster R-CNN改进后的框架的对比,其中YOLO V2使用的网络为DarkNet,Faster R-CNN使用的网络为VGG16,Faster R-CNN-Res Net50使用的网络为Resnet50,本文改进的模型使用的网络为基于Resnet改进的U-net模型Res-Unet。
图表编号 | XD00147363900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.04.01 |
作者 | 钟嘉俊、贺德强、苗剑、陈彦君、姚晓阳 |
绘制单位 | 广西大学机械工程学院、广西大学机械工程学院、广西大学机械工程学院、广西大学机械工程学院、中车株洲电力机车研究所有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |