《表4 测试结果RAcc指标比较》

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《基于R-FCN深层卷积神经网络的金属冲压件表面缺陷检测》

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将本文提出的R-FCN网络与Faster R-CNN网络训练的模型进行RAcc比较，测试数据为400张金属冲压件图像，每张图像上可能存在多个缺陷，其中划痕的数量为1 000个，凹坑1 100个，锈点900个，测试结果如表4所示。由表4可以看出，R-FCN网络训练的模型在测试数据上的平均准确度和检测单张图像所用时间都要好于Faster R-CNN网络。