【摘 要】
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针对热轧带钢的缺陷检测,存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法,提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的特征提取模块,增加了检测的尺度并且加入了非线性卷积模块强化了目标缺陷的语义信息。最后针对置信度损失函数,使用较为平滑的相对熵来取代交叉熵,提高了模型收敛时的稳定性。与基准
【基金项目】
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国家自然科学基金(61763002); 广西创新驱动发展专顶(桂科AA20302002); 广西科技基地和人才专项(桂科AD21076002);
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针对热轧带钢的缺陷检测,存在目标尺寸过小、特征不清晰和错测漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的热轧带钢缺陷检测方法。首先基于K-means++算法在聚合网络上加入了一种超参数锚框算法,提高了锚框的准确率。其次重新设计了新的特征提取模块,增加了检测的尺度并且加入了非线性卷积模块强化了目标缺陷的语义信息。最后针对置信度损失函数,使用较为平滑的相对熵来取代交叉熵,提高了模型收敛时的稳定性。与基准算法的实验结果显示,使用改进YOLOv5的平均检测精度比原版YOLOv5提高了8.2%,泛化能力更强,检测速度更快,错误和漏检率更低。
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