基于改進YOLOv7的溴鉛銫薄膜表面缺陷檢測算法

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摘  要： 為了實現(xiàn)溴鉛銫薄膜表面缺陷的自動檢測和提高缺陷檢測的精度，提出一種改進的目標檢測算法YOLOv7?DBS。首先，在主干網(wǎng)絡中設(shè)計了DCN?ELAN模塊，引入了可變形卷積DCNv3，增強主干網(wǎng)絡對復雜形狀缺陷特征的提取能力；其次，在頸部網(wǎng)絡中引入BiFormer注意力機制，降低背景對于缺陷檢測的干擾，提升網(wǎng)絡的檢測精度；最后，引入了一種具有角度損失的新型損失函數(shù)SIoU替代原始損失函數(shù)CIoU，以增強預測框與真實框的匹配程度，從而提高缺陷檢測的準確性。（剩余11710字）