基于改進(jìn)YOLOv7的鋼材表面缺陷檢測(cè)

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摘 要：鋼材表面缺陷對(duì)于鋼材行業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。針對(duì)傳統(tǒng)的鋼材缺陷檢測(cè)方法存在著效率低、檢測(cè)精度不高等問(wèn)題，基于YOLOv7設(shè)計(jì)了一種AFSDYOLOv7模型進(jìn)行實(shí)時(shí)的鋼材表面缺陷檢測(cè)。首先，在YOLOv7模型中使用一種輕量化卷積結(jié)構(gòu)替換標(biāo)準(zhǔn)卷積結(jié)構(gòu)，，以加速模型的推理過(guò)程；然后采用快速空間金字塔池化結(jié)構(gòu)替換原始空間金字塔池化結(jié)構(gòu)，以加速網(wǎng)絡(luò)的特征提取過(guò)程；最后添加改進(jìn)的ECANet注意力機(jī)制，以提升模型檢測(cè)精度。（剩余9685字）