基于CBAM-ResNet50的金剛石顆粒凈度檢測方法

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摘要 針對金剛石顆粒凈度傳統(tǒng)檢測方法效率低、準(zhǔn)確率差的問題，提出了一種基于遷移學(xué)習(xí)和改進Res-Net50的金剛石顆粒凈度檢測算法CBAM-ResNet50。該算法通過在ResNet50主干網(wǎng)絡(luò)的每層中增加CBAM，以提升模型特征的提取能力；且在主干網(wǎng)絡(luò)的Layer3和Layer4中融入FPN結(jié)構(gòu)，對提取的特征進行部分特征聚合，來解決采樣過程中小目標(biāo)特征易丟失的問題；同時引入遷移學(xué)習(xí)方法，用交叉熵損失函數(shù)優(yōu)化模型的初始參數(shù)，提升模型的泛化能力。（剩余17502字）