《表1 计算机硬件配置：基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法》

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《基于深度学习的输变电设备异常发热点红外图片目标检测方法》

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本文使用的计算机平台系统为Ubuntu14.04，深度学习框架为Caffe，计算机硬件配置如表1。共使用了1 270张图片进行训练，在图片训练之前进行异常发热点的人工标记，然后整理成符合VOC标准图片集标准格式的训练集，完成后使用Faster R-CNN（使用ZF网络模型提取卷积特征）进行多步骤训练，每个步骤迭代训练次数为1 000次，学习速率为0.001。