【摘 要】
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为提高钢材表面缺陷小目标检测效率,提出一种改进Yolov7-tiny的钢材表面缺陷检测算法。将特征提取网络的激活函数更换为SiLU,提高特征提取能力;把特征融合网络的张量拼接操作与加权双向特征金字塔BiFPN结合,再把上采样部分的最邻近插值替换为轻量级算子CARAFE,提升特征融合能力;最后在输出端引入多头自注意力机制MHSA 和SPD卷积构建块,提升输出端对钢材表面缺陷小目标的检测性能。在NEU
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(62173171);
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为提高钢材表面缺陷小目标检测效率,提出一种改进Yolov7-tiny的钢材表面缺陷检测算法。将特征提取网络的激活函数更换为SiLU,提高特征提取能力;把特征融合网络的张量拼接操作与加权双向特征金字塔BiFPN结合,再把上采样部分的最邻近插值替换为轻量级算子CARAFE,提升特征融合能力;最后在输出端引入多头自注意力机制MHSA 和SPD卷积构建块,提升输出端对钢材表面缺陷小目标的检测性能。在NEU-DET数据集上做消融和对比实验,改进算法与原Yolov7-tiny算法比较,mAP提升11.7个百分点,Precision提升3.3个百分点,FPS值达到192,结果表明改进算法能有效提升钢材表面缺陷小目标检测效率;在VOC2012数据集上做通用性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。
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