深度ResNet50与FPN提升的缝纫手势SSD检测技术

本文主要探讨了在人机协作缝纫领域中提高机器人对手工人缝纫手势识别准确性和效率的关键技术。针对传统算法在手势识别率和小目标检测上的不足，研究人员提出了一个改进的单发检测（Single Shot Detection, SSD）模型，以解决这些问题。 首先，该方法的核心改进在于网络架构的设计。原始的SSD模型中使用的VGG16基础网络被更深层次的Resnet50残差网络所替代。Resnet50以其更深的网络层次和残差连接，显著增强了网络的特征提取能力，使得模型能够更准确地捕捉缝纫手势图像中的关键特征。 特征金字塔（Feature Pyramid Network, FPN）也被集成到改进后的模型中。这种网络结构允许模型同时处理不同尺度的特征，从而更好地融合高低层特征信息。这不仅提升了手势检测的精度，还使得模型能够更好地适应不同大小的手势，特别是在小目标检测方面表现更为出色。 实验结果显示，在专门构建的缝纫手势数据集上，与原始的SSD算法以及其他竞争性算法相比，改进后的模型显示出显著的性能提升。它不仅提高了识别率，而且保持了良好的速度性能，每幅图片的平均检测速度达到了52帧/秒，确保了在实际缝纫过程中可以实时进行手势检测。 值得注意的是，尽管引入了更深的网络和复杂的特征融合技术，但改进模型并未显著增加参数量或复杂度，这对于实际应用来说是非常重要的，因为它意味着更高的效率和更低的计算资源需求。这使得该方法在人机协作缝纫环境中具有很高的实用价值。 本文介绍了一种基于Resnet50和FPN的改进SSD模型，它在缝纫手势图像检测任务中展现出优秀的性能，为实现更高效的人机协作提供了有力的技术支持。未来的研究可能进一步探索如何优化模型结构，以应对更多复杂和动态的手势场景。