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改进YOLOv5模型的带钢表面缺陷检测方法
1
作者
陈万志
张春光
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期359-365,共7页
针对带钢表面缺陷检测中的漏检和精度较低问题,提出一种融合swin-transformer和坐标注意力(coordinate attention,CA)模块的改进YOLOv5模型检测方法。在YOLOv5模型的主干网络中引入swin-transformer特征提取模块,使主干网络更聚焦于图...
针对带钢表面缺陷检测中的漏检和精度较低问题,提出一种融合swin-transformer和坐标注意力(coordinate attention,CA)模块的改进YOLOv5模型检测方法。在YOLOv5模型的主干网络中引入swin-transformer特征提取模块,使主干网络更聚焦于图像全局特征信息的提取;在特征融合网络输出分支末端嵌入CA模块,进一步增强目标缺陷方向和位置信息的敏感度。研究结果表明:改进模型在NEU-DET数据集上的平均精度值(mAP)达到了77.6%,较原YOLOv5模型提高了3个百分点。改进模型提升了带钢表面缺陷检测精度,具有更好的缺陷检测能力。
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关键词
带钢表面缺陷检测
swin-transformer模块
坐标注意力模块
YOLOv5网络
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职称材料
题名
改进YOLOv5模型的带钢表面缺陷检测方法
1
作者
陈万志
张春光
机构
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第3期359-365,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1403303)
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJKZ0327)。
文摘
针对带钢表面缺陷检测中的漏检和精度较低问题,提出一种融合swin-transformer和坐标注意力(coordinate attention,CA)模块的改进YOLOv5模型检测方法。在YOLOv5模型的主干网络中引入swin-transformer特征提取模块,使主干网络更聚焦于图像全局特征信息的提取;在特征融合网络输出分支末端嵌入CA模块,进一步增强目标缺陷方向和位置信息的敏感度。研究结果表明:改进模型在NEU-DET数据集上的平均精度值(mAP)达到了77.6%,较原YOLOv5模型提高了3个百分点。改进模型提升了带钢表面缺陷检测精度,具有更好的缺陷检测能力。
关键词
带钢表面缺陷检测
swin-transformer模块
坐标注意力模块
YOLOv5网络
Keywords
surface defect
detection
of
strip steel
swin-transformer
module
coordinate
attention
module
YOLOv5
network
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进YOLOv5模型的带钢表面缺陷检测方法
陈万志
张春光
《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
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