基于改进YOLOv5的天然气管道内壁缺陷检测

梁书溢; 何亚平; 唐德东; 崔文岩; 何小宇; 周德

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基于改进YOLOv5的天然气管道内壁缺陷检测

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针对管道内壁缺陷检测精度低、易漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv5的天然气管道内壁缺陷检测算法。首先,在主干网络与加强特征提取网络之间加入CBAM注意力机制,使网络关注到更加有效的信息,从而提高网络的特征提取能力;其次,将损失函数由GIOU替换为CIOU,以提升算法的精度和收敛速度。选取东北大学钢材表面缺陷数据集进行实验验证,结果表明,相较于YOLOv5算法,该算法的检测效果更好。

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来源
《重庆科技学院学报（自然科学版）》 |2023年第4期|74-79|共6页
作者
梁书溢; 何亚平; 唐德东; 崔文岩; 何小宇; 周德;
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作者单位

重庆科技学院电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
目标检测; 管道内壁缺陷; YOLOv5; 注意力机制; 图像识别;

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