基于改进Faster R-CNN的绝缘子及其缺陷检测

为实现绝缘子及其缺陷实时检测，文章以改进的区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）作为基础研究算法，将残差网络和特征金字塔网络相融合作为特征提取网络，使用深度可分离卷积替换原有的普通卷积，引入SE通道注意力模块，同时改进了网络中的激活函数。改进后的Faster R-CNN与普通Faster R-CNN相比，全类别平均正确率（mean Average Precision,mAP）和检测速度都有所提高。