一种基于知识蒸馏的轻量化动态DR钢管焊缝缺陷检测方法与流程

文档序号:37724655发布日期:2024-04-23 12:03阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于知识蒸馏的轻量化动态dr钢管焊缝缺陷检测方法,其特征在于:包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于知识蒸馏的轻量化动态dr钢管焊缝缺陷检测方法,其特征在于:步骤s5中具体操作步骤如下;

3.根据权利要求2所述的一种基于知识蒸馏的轻量化动态dr钢管焊缝缺陷检测方法,其特征在于:在步骤s5.2中主干网络基于resnet50网络,使用轻量化卷积模块repvggblock,特征提取的三个阶段输出尺度分别为px80*80、px40*40、px20*20的三个特征图。

4.根据权利要求3所述的一种基于知识蒸馏的轻量化动态dr钢管焊缝缺陷检测方法,其特征在于:在步骤s5.3中三个尺度的特征图融合在颈部网络使用轻量化卷积模块repvggblock提取出轻量化颈部特征获得三个尺度的融合特征图。

5.根据权利要求2所述的一种基于知识蒸馏的轻量化动态dr钢管焊缝缺陷检测方法,其特征在于:所述轻量化快速检测头模型由两层轻量化卷积模块repvggblock构成,且第二层的轻量化卷积模块repvggblock具有3个并行分支。

6.根据权利要求3所述的一种基于知识蒸馏的轻量化动态dr钢管焊缝缺陷检测方法,其特征在于:步骤s5.6中具体操作如下;

7.根据权利要求4所述的一种基于知识蒸馏的轻量化动态dr钢管焊缝缺陷检测方法,其特征在于:步骤s3中采用随机数据增强方法,如翻转、随机亮度调整、图像扭曲等获得增广图像具体操作步骤如下:


技术总结
一种基于知识蒸馏的轻量化动态DR钢管焊缝缺陷检测方法,本申请涉及管道焊缝缺陷检测技术领域,本申请提供的轻量化动态DR钢管缺陷检测模型,从数据增强的角度丰富数据场景,对特征进行泛化,使目标检测器学习到更一般的特征,提高泛化能力,采用基于RepVGGBlock轻量化模块代替普通卷积构造特征提取的主干网络,特征融合的颈部网络和快速检测头网络,在保持精度的同时,提升模型推理速度,使用知识蒸馏模型压缩技术,通过教师模型与学生模型之间的知识迁移,在不增加额外参数的同时,进一步提升模型精度,本申请适用于边缘场景下动态DR钢管焊缝缺陷检测场景的部署。

技术研发人员:王照乙,付明芮,李恒光,赵真,闵炜桓,张焕群
受保护的技术使用者:沈阳派得林科技有限责任公司
技术研发日:
技术公布日:2024/4/22
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