基于深度視覺算法的軌面?zhèn)麚p檢測方法

摘要： 針對現(xiàn)有目標(biāo)檢測器存在的推理延遲、不穩(wěn)定和高計算成本等問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)理論的創(chuàng)新算法RT-DETR(RT-DETR-L)，實現(xiàn)了對鋼軌表面?zhèn)麚p的高效精細化檢測。基于該算法設(shè)計的目標(biāo)檢測實驗方案，去除了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測算法中的非極大值抑制（NMS）后處理步驟；引入了一個解耦單尺度內(nèi)部交互和跨尺度融合的高效混合編碼器；提出了一種Io U-aware初始化對象查詢機制，并重新定... （共8頁）