【摘 要】
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针对单阶段检测网络YOLOv5的特征提取能力不足、模型感受野受限以及特征融合不充分等问题，提出一种改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。新方法构造一种带残差边的SPP＿Res特征金字塔结构，加快模型的训练速度，增强模型的特征提取能力；加入多头注意力机制（C3＿MHSA），优化了网络结构，专注全局感受野，提取更加丰富的目标特征；引入多层特征融合机制，进一步融合浅层与深层特征，兼顾到更多的位置、语义
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61861016）； 江西科技支撑计划重点项目（20161BBE50081）；
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针对单阶段检测网络YOLOv5的特征提取能力不足、模型感受野受限以及特征融合不充分等问题，提出一种改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。新方法构造一种带残差边的SPP＿Res特征金字塔结构，加快模型的训练速度，增强模型的特征提取能力；加入多头注意力机制（C3＿MHSA），优化了网络结构，专注全局感受野，提取更加丰富的目标特征；引入多层特征融合机制，进一步融合浅层与深层特征，兼顾到更多的位置、语义、细节信息，提高网络对钢材表面缺陷的检测精度。实验结果表明，改进后的YOLOv5网络模型具有良好的检测性能，在NEU-DET数据集上的mAP达到了74.1%，相比原始YOLOv5网络提升了3.4%，较YOLOX提升4.0%，较YOLOv3提升了8.6%，较SSD算法提升了23.4%。检测速度优于其他主流算法，且在保持原检测速度基本不变的情况下，能够快速准确地对钢材表面缺陷进行检测。
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