一種基于YOLOv5的木板材表面缺陷檢測方法

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【摘   要】   針對木板材表面缺陷檢測精度低、缺陷類型不全面和小目標(biāo)缺陷檢測能力不足等問題，提出一種基于YOLOv5算法的木板材表面缺陷檢測方法。首先在原始YOLOv5算法中使用EfficientViT網(wǎng)絡(luò)代替原始的骨干網(wǎng)絡(luò)，能更加有效地利用上下文信息，同時具有更快的推理速度，并提供更強(qiáng)的特征增強(qiáng)能力；其次，在head部分添加ECANet注意力機(jī)制增強(qiáng)對全局重要特征的提取，同時抑制無關(guān)的特征信息；再次，使用Focal-EIoU損失函數(shù)代替原有的CIoU，提高預(yù)測缺陷邊界框的回歸預(yù)測精度，加快回歸損失函數(shù)的收斂速度。（剩余10177字）