FasteNet：一种快速铁路扣件检测器
计算机视觉与模式识别
2020-12-16 v1
摘要
本文介绍了一种新颖的高速铁路扣件检测器。这个被称为 FasteNet 的全卷积网络摒弃了边界框的概念，直接在预测的显著性图上进行检测。FasteNet 使用转置卷积和跳跃连接，网络的有效感受野是扣件平均尺寸的 1.5，使网络能够在不损失输出分辨率的情况下高置信度地进行预测。此外，由于采用显著性图方法，网络对每个扣件最多可投票 30 次，从而提高了预测精度。FasteNet 在 Nvidia GTX 1080 上以 110 FPS 的速度运行，输入尺寸为 1600512，每幅图像平均有 14 个扣件。我们的源代码在此开放：https://github.com/jjshoots/DL_FasteNet.git
引用
@article{arxiv.2012.07968,
title = {FasteNet: A Fast Railway Fastener Detector},
author = {Jun Jet Tai and Mauro S. Innocente and Owais Mehmood},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.07968},
year = {2020}
}
备注
8 pages