《表5 实验结果汇总：基于改进的Faster-RCNN模型的汽车轮毂表面缺陷在线检测算法研究》

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《基于改进的Faster-RCNN模型的汽车轮毂表面缺陷在线检测算法研究》

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为了测试基础网络对目标检测模型的应用，选用VGG16和残差网络ResNet101作比较实验，残差网络ResNet101的性能优于VGG16模型。为了得到更好的目标检测性能，在基础网络检测网络之上，分别加入SE模块、改进的ROI-Align算法和FPN多尺度特征融合网络算法，对加入不同模块和算法的模型进行训练，对轮毂表面的缺陷点和划痕两种缺陷类型的预测值、mAP（mean average precision）值、召回率和准确率进行测量，最后在模型中加入SE模块、ROI-Align算法和FPN算法进行综合训练，测量模型的参数值。实验数据结果如表5所示。