基于深度視覺(jué)算法的軌面?zhèn)麚p檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有目標(biāo)檢測(cè)器存在的推理延遲、不穩(wěn)定和高計(jì)算成本等問(wèn)題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)理論的創(chuàng)新算法RT-DETR(RT-DETR-L)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋼軌表面?zhèn)麚p的高效精細(xì)化檢測(cè)?；谠撍惴ㄔO(shè)計(jì)的目標(biāo)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)方案，去除了傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法中的非極大值抑制（NMS）后處理步驟；引入了一個(gè)解耦單尺度內(nèi)部交互和跨尺度融合的高效混合編碼器；提出了一種Io U-aware初始化對(duì)象查詢機(jī)制，并重新定...