基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测

赵祥涛; 刘银华

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基于改进YOLOv5的带钢表面缺陷检测

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针对目前热轧带钢表面缺陷检测算法精度不高，检测速度慢的问题，提出了一种基于改进YOLOv5算法的网络模型。首先，引入Coordinate Attention提高模型特征提取能力；其次，对Neck结构进行改进，提出CA-BiFPN网络结构减少信息特征流失，实现多尺度信息表征；最后，使用EIOU Loss作为边框回归损失函数，提高定位精度，加快检测速度。实验结果表明，在NEU-DET数据集上相较于原YOLOv5算法平均精度均值（mAP）提高4.3%,召回率提高5.5%,精度提高2.2%,检测速度为111.1 fps,实现了识别精度与检测速度的良好均衡，具有一定的应用价值。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第10期|6-9|共4页
作者
赵祥涛; 刘银华;
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作者单位

青岛大学自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金属的分析试验（金属材料试验）;
关键词
表面缺陷检测; Coordinate Attention; 特征融合; 损失函数;

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