检索结果-南通市图书馆

长江信息通信 2024年第7期37卷 68-73页

作者：吴方旭宫义山沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870

工业生产中,钢材表面缺陷检测对于钢材的质量控制发挥着十分重要的作用。基于现阶段钢材表面缺陷检测精度低、漏检率高等问题。文章提出一种改进的SAT-YOLO5s算法。首先,主干网络由Cf2模块组成,并加入SAT(SimAM-transformer)融合模块来... 详细信息

工业生产中,钢材表面缺陷检测对于钢材的质量控制发挥着十分重要的作用。基于现阶段钢材表面缺陷检测精度低、漏检率高等问题。文章提出一种改进的SAT-YOLO5s算法。首先,主干网络由Cf2模块组成,并加入SAT(SimAM-transformer)融合模块来提高多尺度特征提取;接着,我们在Neck网络中,使用亚像素卷(Sub-pixel)和SimAM无参注意力机制融合模块以提高小目标特征分辨率;最后,我们使用WIOU损失函数给小目标特征缺陷分配不同的权重,提高检测精度。在NEU-DE数据集上进行多次实验,结果表明,我们的模型检测效果优于当前YOLOv5s检测模型,mAP达到81.5%,相比原模型提高8.3%。其检测速度(FPS)为45.3,达到了实时监测的效果。我们提出的SAT-YOLOv5s算法可较有效地检测钢材表面缺陷,在实际部署上具有巨大潜力。

关键词：钢材缺陷检测 SimAm注意力机制改进的transformer 模型融合

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