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基于改进YOLOv5s的钢板表面缺陷检测研究
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作者 谭明 陆春月 雷京旗 《机械设计与制造工程》 2026年第4期97-102,共6页
针对钢板表面缺陷检测中复杂背景下特征表征不足、检测精度与实时性难以兼顾以及多尺度特征融合不充分的问题,提出一种改进的YOLOv5s缺陷检测模型。该模型通过3项改进提升检测性能:在骨干网络中引入卷积块注意力模块以增强对缺陷区域的... 针对钢板表面缺陷检测中复杂背景下特征表征不足、检测精度与实时性难以兼顾以及多尺度特征融合不充分的问题,提出一种改进的YOLOv5s缺陷检测模型。该模型通过3项改进提升检测性能:在骨干网络中引入卷积块注意力模块以增强对缺陷区域的关注;设计重参数化卷积RepDWConv,在保证推理效率的同时,提高空间纹理特征提取能力;构建密集连接D-C3模块以提升多尺度特征融合能力。在NEU-DET数据集上的实验表明,该模型的检测速度达到93.2FPS,mAP50达到84.8%,较原始YOLOv5s提升5.2个百分点,且综合性能优于当前主流检测模型,实现了检测精度与效率的较好平衡。 展开更多
关键词 钢板缺陷检测 YOLOv5s CBAM repdwconv D-C3 实时检测
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