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基于改進YOLOv5網絡的帶鋼表面缺陷檢測方法

1206   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 00:22:09
本發明公開一種基于改進YOLOv5網絡的帶鋼表面缺陷檢測方法，該檢測方法以YOLOv5網絡模型為基礎，加入了自行設計的通道空間注意力模塊，提高檢測精度，解決了在復雜場景及背景下的特征提取難題。本發明檢測方法充分發揮了深度學習方法提取特征的優勢，能夠不依賴人工的特征工程，從大量數據集中先學習簡單的淺層特征，再逐漸學習到更為復雜抽象的深層特征，性能更好，缺陷種類識別精度更高，且鋰電池的缺陷的精確率、召回率高，識別速度快。
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聲明：
“基于改進YOLOv5網絡的帶鋼表面缺陷檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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