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摘 要:在原木木材材積檢測中,由于端面伐痕、開裂和陰影等因素容易影響智能檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,一直以來,端面識別定位屬于一個(gè)難點(diǎn)問題。對多個(gè)YOLO(You Only Look Once)版本模型的原理分析和試驗(yàn)驗(yàn)證,融合這些YOLO版本模型優(yōu)點(diǎn), 在yolo3主干網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征融合和損失函數(shù)等優(yōu)化手段,構(gòu)建更加適用于原木檢測的端到端深度學(xué)習(xí)模型YOLO-Raw Wood(YOLO-RW),用于原木木材材積圖像的準(zhǔn)確識別和定位。(剩余13944字)
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基于YOLO-RW模型的機(jī)器視覺原木端面識別定位
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