《表1 不同改进策略下检测效果》

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《基于改进Faster-RCNN的无人机巡检架空线路销钉缺陷检测》

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为了验证本文所提出改进策略的有效性，分别采取不同改进策略进行训练与测试，具体检测结果如表1所示。策略1为原始Faster-RCNN网络，在测试集上精确度较高，但召回率仅为71.4%，表明其对销钉缺陷的漏检率较高。策略2更换前置特征提取网络，虽然精确度下降了6.1%，但是召回率提高10.2%，AP提高了3.2%。策略3相比于策略2，AP提高了7.4%，其中精确度提高3.8%，召回率提高4.1%，这是因为采用大尺度训练，放大了特征图尺度。策略4建立特征金字塔融合浅层与深层多尺度特征，在保留深层特征的同时充分提取了浅层特征，AP提高了4.3%，精确度有较大的提升。策略5相对于策略4，虽然精确度小幅下降0.8%，但是召回率提高4.1%，AP上升2.8%，这是因为对初始锚框设置进行了优化，使其更符合本数据集的目标尺度分布。实验结果表明，本文提出的各改进策略均能提升网络的综合检测性能。