基于 CNN 的热图回归结合梯度-based 角点提升电极定位
计算机视觉与模式识别
2025-05-23 v3
摘要
我们提出了一种用于检测锂离子电池电极位置的方法。该过程从通过角点检测识别电池 X 射线图像中的感兴趣区域（ROI）开始。然后使用卷积神经网络对该 ROI 中的极点位置进行回归。最后，使用角点先验对回归位置进行优化和校正，显著减轻了在网络训练期间发生的如特征图下采样和填充等操作对局部分辨准度的损失。我们的发现表明，将传统像素梯度分析与 CNN 基于热图回归相结合用于关键点提取，能显著提升准确性和效率，取得显著的性能提升。
关键词
引用
@article{arxiv.2412.17105,
title = {Refining CNN-based Heatmap Regression with Gradient-based Corner Points for Electrode Localization},
author = {Lin Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.17105},
year = {2025}
}