改进的Faster R-CNN网络用于航发保险丝断裂检测

廖敏捷; 柏林; 吴夏玲; 刘群阳; 吴文洪

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An improved Faster R-CNN network for aeroengine fuse fracture detection

首发时间：2020-12-18

Liao Minjie ^{1
2}
Liao Minjie(1982-),engineer,main reasearch: target detection
Bo Lin Wu Xialing Liu Qunyang Wu Wenhong
Wu Wenhong(1972-), senior engineer, main research: machine learning and target detection.

1、China aeroengine South industry Co., Ltd., Zhuzhou 412002
2、Zhuzhou Xiangyun Zhihang Technology Development Co., Ltd., Zhuzhou 412002

Abstract：In order to meet the needs of aeroengine fuse fracture detection in practical application, an improved Faster R-CNN small target detection network is proposed. Firstly, FPN feature graph pyramid is added to improve the extraction ability of small target features, and then ROI Align is used to replace ROI pooling to reduce the loss of feature information of small targets. Experiments on the fuse fracture data set show that the improved detection network is 5.76% higher than Faster R-CNN on mAP. The experimental results show that the improved network is more advanced and has a practical application prospect in aeroengine fuse fracture detection based on computer vision.

keywords： Image recognition Faster R-CNN Small target detection

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改进的Faster R-CNN网络用于航发保险丝断裂检测

廖敏捷 ¹
Liao Minjie(1982-),engineer,main reasearch: target detection
柏林 ¹ 吴夏玲 ¹ 刘群阳 ² 吴文洪 ²
Wu Wenhong(1972-), senior engineer, main research: machine learning and target detection.

1、中国航发南方工业公司, 株洲 412002
2、株洲翔云志航科技发展有限公司，株洲 412002

摘要：为了满足航空发动机保险丝断裂检测实际应用的需要，提出了一种改进的Faster R-CNN小目标检测网络。首先通过增加FPN特征图金字塔来提高小目标特征的提取能力，然后用ROI Align代替ROI pooling，减少小目标特征信息的丢失。在航空发动机保险丝断裂数据集上的实验表明，改进后的检测网络在mAP指标上比Faster R-CNN提高了5.76%。实验结果表明，改进后的网络具有更高的先进性，在基于计算机视觉的航空发动机保险丝断裂检测中具有实际应用前景

关键词：图像识别 Faster R-CNN 小目标检测

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Liao Minjie,Bo Lin,Wu Xialing,et al. An improved Faster R-CNN network for aeroengine fuse fracture detection[EB/OL]. Beijing:Sciencepaper Online[2020-12-18]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202012-75.

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论文编号	202012-75
论文题目	改进的Faster R-CNN网络用于航发保险丝断裂检测
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