改进YOLOv3的金属表面缺陷检测研究

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：niitliu

【摘要】

：

针对金属表面缺陷检测中目标尺寸小和特征不清晰导致漏检的问题,提出一种改进YOLOv3的金属缺陷检测算法。在YOLOv3网络结构的基础上,将第11层浅层特征与网络深层特征融合,生成一个新的尺度为104×104特征图层,提取更多小缺陷目标特征。加入DIo U边框回归损失,为边界框提供移动方向以及更准确的位置信息,加快模型收敛。利用K-Means++聚类分析数据集上的先验框尺寸信息,筛选出最优的Anch

【作者】

：

程婧怡段先华朱伟

【机构】

：

江苏科技大学计算机学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2021年19期

【关键词】

：

目标检测金属表面缺陷 YOLOv3 K-Means++ 距离交并比(DIoU)

【基金项目】

：

国家自然科学基金(1806087),江苏省研究生创新项目(SJCX20_1475)。

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