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基于改进YOLOv5s的粉末冶金工件表面缺陷检测

万霞 赵为鑫 张文超 王晨曦 王明伟 姜瀚

科技创新与应用2023，Vol.13Issue(24)：72-77,6.
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科技创新与应用2023，Vol.13Issue(24)：72-77,6.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.24.015

基于改进YOLOv5s的粉末冶金工件表面缺陷检测

万霞 1赵为鑫 1张文超 1王晨曦 1王明伟 1姜瀚2

作者信息

  • 1. 大连工业大学 机械工程与自动化学院,辽宁 大连 116034
  • 2. 科斯特数字化智能科技(深圳)有限公司,广东 深圳 518101
  • 折叠

摘要

关键词

YOLOv5算法/注意力机制/GhostNet/表面缺陷检测/锚框

Key words

YOLOv5 algorithm/attention mechanism/GhostNet/surface defect detection/anchor frame

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

万霞,赵为鑫,张文超,王晨曦,王明伟,姜瀚..基于改进YOLOv5s的粉末冶金工件表面缺陷检测[J].科技创新与应用,2023,13(24):72-77,6.

基金项目

辽宁"百千万人才工程"培养经费资助(无编号) （无编号）

科技创新与应用

2095-2945

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