带钢表面缺陷检测是生产过程智能检测的重要任务。针对目前带钢表面缺陷检测算法效率低、实时性差的问题,本文提出了基于卷积神经网络的轻量级目标检测器。该方法以YOLOv4-tiny模型为框架,针对带钢表面缺陷检测任务的特殊性,结合了多尺...带钢表面缺陷检测是生产过程智能检测的重要任务。针对目前带钢表面缺陷检测算法效率低、实时性差的问题,本文提出了基于卷积神经网络的轻量级目标检测器。该方法以YOLOv4-tiny模型为框架,针对带钢表面缺陷检测任务的特殊性,结合了多尺度检测与空间注意力机制的优化策略,在保证检测效率的同时提高了轻量级目标检测器的精度。实验证明,所提出的改进的YOLOv4-tiny模型能够精确地检测带钢表面缺陷,平均均值精度mAP(mean Average precision)为73.29%,并且每秒帧数FPS(Frames per second)达到163,满足实际工业落地的实时性要求。展开更多
文摘带钢表面缺陷检测是生产过程智能检测的重要任务。针对目前带钢表面缺陷检测算法效率低、实时性差的问题,本文提出了基于卷积神经网络的轻量级目标检测器。该方法以YOLOv4-tiny模型为框架,针对带钢表面缺陷检测任务的特殊性,结合了多尺度检测与空间注意力机制的优化策略,在保证检测效率的同时提高了轻量级目标检测器的精度。实验证明,所提出的改进的YOLOv4-tiny模型能够精确地检测带钢表面缺陷,平均均值精度mAP(mean Average precision)为73.29%,并且每秒帧数FPS(Frames per second)达到163,满足实际工业落地的实时性要求。
