基于改進(jìn)YOLOv5的機(jī)車輪對(duì)踏面缺陷檢測(cè)

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摘要：針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)車輪對(duì)踏面缺陷檢測(cè)方法難以準(zhǔn)確、快速、有效地檢測(cè)出踏面缺陷的問題，文章提出了一種基于YO?LOv5算法的兩階段目標(biāo)檢測(cè)模型。首先，對(duì)YOLOv5檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)采用Ghost進(jìn)行輕量化設(shè)計(jì)，并引入注意力機(jī)制以強(qiáng)化重要特征的表達(dá)能力，從而提高模型的檢測(cè)速度，降低模型復(fù)雜度。同時(shí)，精簡(jiǎn)踏面提取特征融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，改進(jìn)原始先驗(yàn)框以適配數(shù)據(jù)集。（剩余1517字）