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针对更丰富卷积特征(RCF)算法检测电力线时存在边缘模糊、特征图包含太多噪声、在融合特征图时丢失多尺度信息等问题，对RCF算法进行改进.首先，使用具有平移不变性的下采样技术增强模型的鲁棒性；然后，在RCF主干网络中引入卷积块注意力模块(CBAM)机制，提高模型对电力线特征的表达能力；最后，在RCF的侧输出网络中加入级联网络，借助基于通道注意力机制的多尺度特征融合模块对特征图进行融合，从而获得更优异的细节保持效果.实验结果表明，改进模型的最优数据集规模、最佳图像比例和平均精度可分别提高0.7%、 1.3%和1.7%,检测结果噪声数量少，电力线更加清晰准确.
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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2024
Issue： 02
Volume： 52
Page： 168-175
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