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摘要
本发明公开了一种基于特征金字塔和卷积神经网络的轨道钢表面缺陷分割方法,该方法首先构建一个5层的图像金字塔；然后对金字塔每一层的图像提取5个特征图并将特征图放大到原来的尺寸；再将所有特征图输入到一个轻量级的卷积神经网络进行训练以及预测。该卷积神经网络只包含12个卷积块,参数量相比于现有常见的网络显著减少,同时训练时间和测试时间都比现有常见的网络要缩短；该卷积神经网络采用二值交叉熵函数和IOU函数作为损失函数,二值交叉熵函数能够提升单个像素的分类能力,通过设计较高的正样本权重,能够解决正负像素数量不均衡的问题；而IOU函数能够提高预测缺陷形状的精确度。
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单位华南理工大学; 广州现代产业技术研究院
