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申请/专利权人：安徽工业大学
申请日：2024-04-10
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261886A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0495;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOX的带钢焊缝缺陷检测方法及检测模型构建方法，属于图像识别技术领域。本发明的基于改进YOLOX的带钢焊缝缺陷检测方法，包括：将待识别带钢焊缝图像输入带钢焊缝缺陷检测模型，从而得到带钢焊缝缺陷的检测结果；所述带钢焊缝缺陷检测模型采用改进的YOLOX模型，该模型包括主干网络层、特征融合层和检测头，其中：主干网络层采用MobileNetv1网络作为主干网络，其用于提取图片中的带钢焊缝的特征信息；特征融合层用于对提取的特征信息进行加权特征融合；检测头用于根据融合后的特征，输出目标检测结果。本发明相比传统的YOLOX计算模型更轻量化，同时检测精度也有所提高。
主权项：1.一种基于改进YOLOX的带钢焊缝缺陷检测方法，其特征在于，包括：将待识别带钢焊缝图像输入带钢焊缝缺陷检测模型，从而得到带钢焊缝缺陷的检测结果；所述带钢焊缝缺陷检测模型采用改进的YOLOX模型，该模型包括主干网络层、特征融合层和检测头，其中：主干网络层采用MobileNetv1网络作为主干网络，其用于提取图片中的带钢焊缝的特征信息；特征融合层用于对提取的特征信息进行加权特征融合；检测头用于根据融合后的特征，输出目标检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 基于改进YOLOX的带钢焊缝缺陷检测方法及检测模型构建方法
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