基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测OA北大核心CSTPCD
Steel Surface Defect Detection Based on Improved YOLOv5
针对钢材表面缺陷检测中小目标缺陷检测效果不理想、特征提取不充分的问题,以YOLOv5 算法为基础,提出一种YOLOv5s-ADW算法.将自注意力与卷积混合模块(a mixed model of self-attention and convolution,ACmix)融入主干网络层,增强模型的特征敏感度;在特征融合层中加入可变形大内核注意力机制(deformable large kernel attention,D-LKA),增强模型对图像中不规…查看全部>>
Aiming at the problems of unsatisfactory defect detection effect and insufficient feature extraction of small and medium targets in steel surface defect detection,a YOLOv5s-ADW algorithm based on YOLOv5 algorithm was proposed.a mixed model of self-attention and convolution(ACmix)module is integrated into the backbone network layer to enhance the feature sensitivity of the model.The deformable large kernel attention(D-LKA)mechanism is added to the feature fus…查看全部>>
刘祉燊;张晓玲;刘珂宇;刘晓军;刘晓静
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计算机与自动化
YOLOv5钢材表面缺陷检测小目标缺陷检测特征提取
YOLOv5Steel surface defect detectionSmall target defect detectionfeature extraction
《兵工自动化》 2024 (12)
30-34,5
山东省高等学校科技计划项目(J18KA359)
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