《表1 FCN和优化后U-net的效果对比》
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《基于U-net和YOLOv4的绝缘子图像分割与缺陷检测》
在基本模型训练参数相同的情况下，模型优化前和优化后训练过程如图8所示．经算法改进和增强后，数据集训练损失曲线震荡减轻并得到较好的收敛．为评估优化后U-net模型的性能，本文在包含缺陷自爆区和复杂场景的图像中，将FCN模型与优化后的U-net模型实验结果进行对比（表1），得到两者的分割结果（图9）.
| 图表编号 | XD00194620500 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2020.12.25 |
| 作者 | 唐小煜、黄进波、冯洁文、陈锡和 |
| 绘制单位 | 广东省量子调控工程与材料重点实验室∥广东省光电检测仪器工程技术研究中心∥物理国家级实验教学示范中心∥华南师范大学物理与电信工程学院、广东省量子调控工程与材料重点实验室∥广东省光电检测仪器工程技术研究中心∥物理国家级实验教学示范中心∥华南师范大学物理与电信工程学院、广东省量子调控工程与材料重点实验室∥广东省光电检测仪器工程技术研究中心∥物理国家级实验教学示范中心∥华南师范大学物理与电信工程学院、广东省量子调控工程与材料重点实验室∥广东省光电检测仪器工程技术研究中心∥物理国家级实验教学示范中心∥华南师范大学物 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
