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hierarchical annotation method for metal corrosion detection of power equipment

Journal of Southeast University(English Edition) 2021年第4期37卷 350-355页

作者： Zhang Baili Cao YongZhang Pei Zhang Zhao He Yina Zhong Mingjun School of Computer Science and Engineering Southeast UniversityNanjing 211189China State Key Laboratory of Smart Grid Protection and Control State Grid Electric Power Research InstituteNanjing 211106China NARI Group Corporation Nanjing 211106China Department of Computing Science University of AberdeenAberdeen AB243UEUK

To solve the ambiguity and uncertainty in the labeling process of power equipment corrosion datasets,a novel hierarchical annotation method(HAM)is ***,large boxes are used to label a large area covering the range of corrosion,provided that the area is visually continuous and adjacent to corrosion that cannot be clearly ***,in each labeling box established in the first step,regions with distinct corrosion and relative independence are labeled to form a second layer of nested ***,a series of comparative experiments are conducted with other common annotation methods to validate the effectiveness of *** experimental results show that,with the help of HAM,the recall of YOLOv5 increases from 50.79%to 59.41%;the recall of Faster R-CNN+VGG16 increases from 66.50%to 78.94%;the recall of Faster R-CNN+Res101 increases from 78.32%to 84.61%.Therefore,HAM can effectively improve the detection ability of mainstream models in detecting metal corrosion.

关键词： deep learning Faster R-CNN YOLOv5 object detection hierarchical annotation

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