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YOLO-ML:基于多尺度特征层注意力机制的滑轨缺陷检测方法

王月 刘永旭 王鹏 银兴行 杨欢

重庆邮电大学学报（自然科学版）2024，Vol.36Issue(5)：P.992-1003,12.
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重庆邮电大学学报（自然科学版）2024，Vol.36Issue(5)：P.992-1003,12.DOI:10.3979/j.issn.1673-825X.202402250034

YOLO-ML:基于多尺度特征层注意力机制的滑轨缺陷检测方法

王月 1刘永旭 1王鹏 1银兴行 1杨欢2

作者信息

  • 1. 重庆邮电大学先进制造工程学院,重庆400065
  • 2. 重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065 保山学院大数据研究院,云南保山678000
  • 折叠

摘要

关键词

缺陷检测/拉索滑轨/特征金字塔/注意力机制

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

王月,刘永旭,王鹏,银兴行,杨欢..YOLO-ML:基于多尺度特征层注意力机制的滑轨缺陷检测方法[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2024,36(5):P.992-1003,12.

基金项目

重庆市自然科学基金面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0530,CSTB2022NSCQ-MSX1153)。 （cstc2019jcyj-msxmX0530,CSTB2022NSCQ-MSX1153）

重庆邮电大学学报（自然科学版）

OA北大核心CSTPCD

1673-825X

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