近日，工業信息學頂級期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（2024年中科院一區TOP，IF=11.7）發表了我院機器視覺與智能裝備團隊聯合華中科技大學機械科學與工程學院劉默耘博士在深度學習工程應用領域取得的最新成果，論文題目為“Efficient Visual Fault Detection for Freight Train via Neural Architecture Search with Data Volume Robustness”。77779193永利官网張楊副教授為第一作者，碩士生李明應為第二作者，77779193永利官网為第一署名單位。
垂直領域深度學習網絡結構的設計非常依賴人工經驗，且需要不斷的試驗才能達到預期的效果。該研究利用神經網絡架構搜索技術自動設計網絡模型，針對列車零部件存在的多尺度問題，設計一個包含多種感受野的搜索空間。并且，對于數據量對網絡搜索過程的影響進行研究，探索網絡搜索對于數據量變化的魯棒性。此外，該研究提出了一種共享計算的方法，大大降低了顯存占用并提高搜索效率。
該研究可為軌道交通檢測技術領域的發展提供重要參考，研究工作得到國家自然科學基金和湖北省自然科學基金的資助。
原文Y. Zhang, M. Li, H. Pan, M. Liu and Y. Zhou, "Efficient Visual Fault Detection for Freight Train via Neural Architecture Search With Data Volume Robustness," in IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 20, no. 10, pp. 11919-11929, Oct. 2024.
原文鍊接：https://doi.org/10.1109/TII.2024.3413332
