【摘 要】
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热轧钢条的表面质量对成品至关重要,因此必须要严格控制热轧钢条的表面出现的缺陷。针对当前YOLOv4算法检测精度不高、对小范围信息表现较差等问题,提出一种改进YOLOv4自动检测方法。首先,将YOLOv4中特征提取网络CSPDarknet53换为轻量级深层神经网络MobileNetv3来提高检测速度,并且加强对检测目标特征提取以及减少梯度消失问题。其次,采用K-Means聚类生成适合本实验的先验框,
【机 构】
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南京特殊教育师范学院数学与信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目（61403222）资助；
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热轧钢条的表面质量对成品至关重要,因此必须要严格控制热轧钢条的表面出现的缺陷。针对当前YOLOv4算法检测精度不高、对小范围信息表现较差等问题,提出一种改进YOLOv4自动检测方法。首先,将YOLOv4中特征提取网络CSPDarknet53换为轻量级深层神经网络MobileNetv3来提高检测速度,并且加强对检测目标特征提取以及减少梯度消失问题。其次,采用K-Means聚类生成适合本实验的先验框,有效提高学习效率,加快收敛速度。最后,对置信度损失进行重新定义,提出一种能够适应多尺度的损失函数,来解决因正负样本不平衡而导致检测效果差的问题。实验结果表明,该方法较原YOLOv4模型在热轧钢条的表面缺陷检测上的均值平均精度值提高约7.94%,速度提升约4.52 f/s,在保证检测速度的基础上有效提高了精确度。
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