基于g^(n)Conv和GAM的YOLOv5钢管焊接缺陷检测方法

周鑫; 郝万君; 卞长庚; 马文琪

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基于g^(n)Conv和GAM的YOLOv5钢管焊接缺陷检测方法

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针对基础yolov5算法检测钢管焊缝缺陷因缺陷目标小、背景复杂造成检测精度不够、特征提取不充分、速度慢的问题,提出了一种改进yolov5检测算法.首先,采用递归门控卷积g^(n)Conv替换网络中普通的卷积层,增强了模型空间交互能力,实现对特征的高效提取,间接提高了检测速度;其次,使用ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块替换基础算法中使用的SPP模块,在扩大了感受野范围的同时提高了检测速度;最后,在网络的预测端添加全局注意力机制GAM(Global Attention Mechanism)进一步加强特征提取,提高检测的精度.实验结果表明,改进的算法mAP达到了92.7%,比原算法提升了2.1个百分点,速度为50.8 f/s,满足钢管焊接缺陷检测的精度和实时性要求.

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来源
《微电子学与计算机》 |2023年第9期|29-37|共9页
作者
周鑫; 郝万君; 卞长庚; 马文琪;
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作者单位

苏州科技大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
钢管焊接缺陷; g^(n)Conv; ASPP; GAM;

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