改進(jìn)YOLOv5的布匹缺陷檢測方法

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摘  要： 現(xiàn)階段布匹缺陷種類繁雜，且包含大量人眼難以辨別的小目標(biāo)缺陷和長寬比極端不平衡缺陷，使得在復(fù)雜背景下的布匹缺陷檢測成為一項(xiàng)艱巨任務(wù)。為此，提出一種改進(jìn)YOLOv5的布匹缺陷檢測方法。首先，在YOLOv5的C3模塊中增加注意力機(jī)制NAM，設(shè)計(jì)為C3NAM模塊，其可以抑制特征值中不顯著的權(quán)重，在保持性能的同時進(jìn)行高效計(jì)算；其次，采用一個新的CNN模塊SPD?Conv，以解決大部分的布匹缺陷檢測在分辨率較低或者瑕疵較小時性能迅速下降的問題；最后，在檢測端引入新的損失函數(shù)Alpha?IoU，促進(jìn)真實(shí)框和預(yù)測框的擬合，并提升對缺陷預(yù)測的準(zhǔn)確性。（剩余17347字）