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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的钢铁表面缺陷检测算法，包括以下步骤：S1、获取钢铁表面缺陷数据集，对数据集中的图像数据进行预处理操作，并划分数据集；S2、在YOLOv5主干网络中引入CBAM注意力机制、改进SPPF结构、改进检测头，并使用Wise‑IoU边界框回归损失函数；S3、使用预处理后的数据集对改进后的YOLOv5模型进行训练，获取最优权重文件；S4、加载最优模型权重文件，对待检测钢铁表面图像进行缺陷识别。本发明能够高效准确地检测钢铁表面缺陷，提升检测精度，适用于工业生产中的质量控制。
主权项：1.基于改进YOLOv5的钢铁表面缺陷检测算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取钢铁表面缺陷数据集，对数据集中的图像数据进行预处理操作，并划分数据集；S2、改进YOLOv5钢铁表面缺陷检测模型，改善模型在钢铁表面缺陷检测任务上的性能；S3、将步骤1所得的数据集输入至步骤2改进的YOLOv5的钢铁表面缺陷检测模型中训练，获取在验证集上表现最优的权重文件；S4、输入待检测钢铁表面图像，加载步骤3的最优模型权重进行缺陷识别，并输出待测钢铁表面缺陷图像的最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种基于改进YOLOv5的钢铁表面缺陷检测算法
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