| 基于自编码器的零样本扣件检测 |
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| 引用本文： | 申瑞超,柴晓冬,李立明,孙睿,钟倩文.基于自编码器的零样本扣件检测[J].智能计算机与应用,2021,11(9):123-127. |
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| 作者姓名： | 申瑞超 柴晓冬 李立明 孙睿 钟倩文 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海201620 |
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| 摘 要： | 基于深度学习的扣件检测需要大量人工标注的扣件图像数据集驱动,然而铁路扣件图像中负样本偏少,不均衡的数据集会使得深度学习模型的泛化能力较差,达不到检测扣件状态的效果.针对该问题,本文提出了一种基于自编码器的零样本扣件检测.首先,使用欠完备自编码器、栈式自编码器和卷积自编码器提取扣件正样本图像特征;然后,通过正样本特征向量与基向量的余弦相似度推断出负样本的分布空间;在检测时将各自编码器算法得出的结果利用多数投票法确定样本属性.实验证明,使用本文方法,在只使用正样本训练的情况下,可以有效地检测出扣件图像的负样本,准确率为95.59％,实现了零样本扣件检测.
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| 关 键 词： | 零样本扣件检测 自编码器 余弦相似度 多数投票法 |
Zero-shot fastener detection based on Autoencoder |
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| SHEN Ruichao,CHAI Xiaodong,LI Liming,SUN Rui,ZHONG Qianwen.Zero-shot fastener detection based on Autoencoder[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2021,11(9):123-127. |
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| Authors: | SHEN Ruichao CHAI Xiaodong LI Liming SUN Rui ZHONG Qianwen |
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