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融合频域注意力机制和解耦头的YOLOv5带钢表面缺陷检测
孙泽强, 陈炳才, 崔晓博, 王磊, 陆雅诺
《计算机应用》唯一官方网站
2023, 43 (1):
242-249.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021111926
针对带钢表面缺陷在实际场景中检测精度低，易出现漏检和误检的情况，构建一种YOLOv5-CFD模型对带钢缺陷目标进行更精确的检测，该模型由CSPDarknet53、FcaNet与解耦检测头（Decoupled head）组成。首先，采用模糊C均值（FCM）算法对东北大学公开的NEU-DET热轧带钢表面缺陷检测数据集中的锚框进行聚类，优化先验框和真实框之间的匹配度；其次，为提取目标区域丰富的细节信息，在原始YOLOv5算法基础上添加频域通道注意力模块FcaNet；最后，采用解耦检测头将分类任务和回归任务分离。在NEU-DET数据集上的实验结果表明，改进的YOLOv5算法在引入较少参数量的情况下，检测精度提高了4.2个百分点，平均精度均值（mAP）达到85.5%，每秒传输帧数（Frames Per Second，FPS）达到27.71，与原YOLOv5相差不大，能够满足检测实时性的要求
。
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