基于YOLOv5s轻量化改进的LCD缺陷检测方法OA
Lightweight Improved LCD Defect Detection Method Based on YOLOv5s
针对目前LCD缺陷检测速度较慢、检测精度较低的现状,本文提出一种YOLOv5s轻量化改进模型来检测识别LCD所存在的缺陷情况.通过改进上采样CARAFE算子进行Nearest的替换,并修改其kencoder与kreassembly两项参数进行对比;同时,增加CBAM注意力机制,更加关注目标区域特征信息以提升模型召回率;最后进行轻量化设计替换C3为C3_Ghost,以达到参数量、运输量以及模型大小的减小.实验结果说明,改进YOLOv5s算法在原模型…查看全部>>
In view of the current situation of the low efficiency and accuracy in the LCD detection,a lightweight improvement model of YOLOv5s has been proposed in the present paper,which is used to detect and identify the defects existing in LCD.The Nearest is replaced by improving the upsampling CARAFE operator,which is compared by modifying the two parameters of kencoder and kreassembly;at the same time,the CBAM focus mechanism is added,which can pay more attention …查看全部>>
王新杰;高祥;赵云龙;唐林
四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000||宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000四川轻化工大学机械工程学院,四川 宜宾 644000四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000||宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川 宜宾 644000||宜宾学院三江人工智能与机器人研究院,四川 宜宾 644000
计算机与自动化
LCD缺陷检测轻量化CARAFEGhostYOLOv5s
LCD defect detectionlightweightCARAFEGhostYOLOv5s
《四川轻化工大学学报（自然科学版）》 2024 (2)
73-83,11
四川省科技厅面上项目(19ZDYF2284)宜宾市科技计划项目(2021GY008)
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