《表2 RPN网络改进对模型检测能力的影响》

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《基于深度学习的铁路关键部件缺陷检测研究》

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RPN网络:本测试验证前文提出的RPN锚点机制改进方案对部件检测通道检测性能的影响，Basenet为上节以ResNet-101为特征提取网络的检测模型，按2.1节修改，Net1改进Anchor尺寸为{452，642，1282，2562，5122}，Net2改进Anchor长宽比为{1∶1，1∶2，2∶1，1∶3，3∶1，1∶4，4∶1}。表2为RPN网络模型改进对部件检测通道性能的影响，“+”代表在基础网络上添加Net1及Net2，结果显示，通过设定更符合目标数据集的Anchor尺寸、长宽比，可以有效提升检测性能，该策略在铁路等特定专业场景具有重要意义。