Lightweight deep learning network for accurate localization of optical image components

Table 1. Model super parameter setting
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Table 1. Model super parameter setting
Super parameter Value
Learning Rate 4×10^-⁵
Optimizer SGD
Radius 5
Batch size 64
Momentum 0.9

Table 2. ILWLNet localization test results on dataset one

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Table 2. ILWLNet localization test results on dataset one

（Train，Val，Test）	Precision/%	RMSE	MAHD	Model
（10%，10%，80%）	95.40	2.55	5.11	57.4k
（20%，10%，70%）	99.20	1.96	3.92
（30%，10%，60%）	98.60	2.72	5.44
（40%，10%，50%）	99.43	1.97	3.93
（50%，10%，40%）	100	1.45	2.90
（60%，10%，30%）	100	1.45	2.91
（70%，10%，20%）	100	1.98	3.96
（80%，10%，10%）	100	1.70	3.40

Table 3. ILWLNet localization test results on dataset two

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Table 3. ILWLNet localization test results on dataset two

（Train，Val，Test）	Precision/%	RMSE	MAHD	Model
（10%，10%，80%）	74.50	4.12	8.24	57.4k
（20%，10%，70%）	98.18	2.24	4.49
（30%，10%，60%）	98.90	1.98	3.96
（40%，10%，50%）	100	1.85	3.7
（50%，10%，40%）	100	1.68	3.37
（60%，10%，30%）	100	2.05	4.10
（70%，10%，20%）	100	1.59	3.17
（80%，10%，10%）	100	1.52	3.01

Table 4. Test results of ILWLNet inference time
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Table 4. Test results of ILWLNet inference time
数量
GPU推理
平均时间
CPU阈值分割
平均时间
ILWLNet网络
平均运行时间
100张 8.34 86.58 94.92

Table 5. Comparison of impact of different strategies on model performance

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Table 5. Comparison of impact of different strategies on model performance

conv_ asyn	Down_ Block_1	Down_ Block_2	Down_ Block_3	Up_ Block_1	Up_ Block_2	Up_ Block_3	Fusion	WHD	Precision	Model
√	√	√	√	√	√	√	√		—	—
								√	87.94%	85.1k
							√	√	93.62%	109k
√	√	√	√				√	√	92.91%	92.2k
√				√	√	√	√	√	87.23%	75.7k
√	√	√	√	√	√	√		√	85.82%	54.8k
√	√	√	√	√	√	√	√	√	100%	57.4k

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Xiaoming NIU, Li ZENG, Fei YANG, Guanghui HE. Lightweight deep learning network for accurate localization of optical image components[J]. Optics and Precision Engineering, 2023, 31(17): 2611

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