【摘 要】
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针对连铸坯表面缺陷检测中存在的检测速度慢，检测精度低等问题，提出了一种改进的YOLOv3算法模型。使用轻量级网络MobileNetv2替换为YOLOv3的Darknet-53特征提取网络，优化网络结构，减小参数；使用Mate-ACON激活函数替换Leaky-ReLU函数，自适应的选择激活神经元；最后引入CIoU损失函数代替IoU边界框回归损失，提高模型定位的准确性，加速模型收敛。在连铸坯表面缺陷识
【基金项目】
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国家自然科学基金（51904107）； 河北省自然科学基金项目（E2020209005,E2021209094）；
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针对连铸坯表面缺陷检测中存在的检测速度慢，检测精度低等问题，提出了一种改进的YOLOv3算法模型。使用轻量级网络MobileNetv2替换为YOLOv3的Darknet-53特征提取网络，优化网络结构，减小参数；使用Mate-ACON激活函数替换Leaky-ReLU函数，自适应的选择激活神经元；最后引入CIoU损失函数代替IoU边界框回归损失，提高模型定位的准确性，加速模型收敛。在连铸坯表面缺陷识别任务中，改进后的算法检测精度指标mAP达到96.96%,检测速度达到97 fps,满足实时性要求；模型训练得到的权重大小仅29 M,占用内存更低，能够满足连铸坯表面检测任务。
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