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摘要
本发明公开了一种基于改进Mask R-CNN的车辆智能定损方法,包括：S1、对车辆损伤图片进行损伤类型标注和零部件标注后,制作成coco格式的标注数据集,并划分有训练集和测试集；S2、构建多检测模型,为改进的Mask R-CNN；其中改进包括将特征提取网络部分的3*3卷积更换为DCNv2、将插值上采样方法更换为CARAFE采样方法、在RPN网络后面增加一个零部件分类的分支及将检测头部中用于边框回归的全连接头部更换为卷积头部；S3、将训练集送入多检测模型训练,得到权重文件；S4、基于权重文件对损伤车辆图片进行检测,得到最终的定损图片。本发明在使用一个模型的基础上可以同步输出损伤类型和零部件类型,十分高效和简洁,且通过改进提升模型的准确率和召回率。
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