《表2 钢轨踏面块状伤损数据集样本分布》

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《基于改进Faster R-CNN的钢轨踏面块状伤损检测方法》

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考虑到RSDDs数据集中样本数量少，且两种图像尺度相差较大，对该数据集样本进行预处理：首先，把RSDDs数据集中每个伤损图像横向切割成等5张子图像，并筛选出含有块状伤损的子图像，建立新的钢轨踏面块状伤损数据集，样本数量为435张；然后，重新调整新数据集中的伤损图像尺度为200×200，并用开源标注工具Labellmg重新标记为chip＿fall和scallop两类，并生成XML格式的标记文件，如图7所示；最后，对标记后的新钢轨伤损数据集进行翻转、随机裁剪和加随机噪声的数据增广操作（如图8所示），建立本文所用的钢轨踏面块状伤损数据集，增广后样本数量为3 045张，其中，72%作为训练集，8%作为验证集，20%作为测试集，具体样本分布如表2所示。