《表1 先验尺寸大小：基于YOLO v3的输电线路缺陷快速检测方法》

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《基于YOLO v3的输电线路缺陷快速检测方法》

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本文利用聚类算法得到缺陷的先验尺寸。模型的初始参数对于训练收敛速度和训练效果具有十分明显的影响，一个好的初始值能加快模型的收敛。本文对样本图像进行分析，发现不同图片中故障的形态虽然有较大差异，但同一类故障的大小却很接近，比如绝缘子故障和杆塔故障普遍尺寸较大，导线故障的区域较小等。因此本文对缺陷大小使用k聚类，得到9个聚类中心。这9个聚类中心的值作为缺陷检测模型的先验锚框的尺寸，使得锚框的选择能够更好的匹配输电线路中缺陷的尺寸，加快模型的收敛，提高缺陷检测的精度。