基于并聯(lián)堆疊模型的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法

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摘 要：針對(duì)企業(yè)目前應(yīng)用的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法精度低、漏檢率高、訓(xùn)練速度慢及模型難以收斂的問題，提出了一種基于并聯(lián)堆疊的織物疵點(diǎn)檢測(cè)算法?；赮OLOv7深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法，采用不同參數(shù)值的空洞卷積設(shè)計(jì)DCCSPC并聯(lián)堆疊模塊，改進(jìn)SPPCSPC空間金字塔池化層，深度融合織物瑕疵局部及整體的特征信息；添加輸出160×160的小目標(biāo)檢測(cè)層，實(shí)現(xiàn)寬高僅占4個(gè)像素的小目標(biāo)疵點(diǎn)檢測(cè)；使用WIoU損失函數(shù)替換CIoU損失函數(shù)，解決了特殊樣本（長(zhǎng)寬比與多數(shù)樣本不一致的樣本）漏檢率高問題，并提高了模型的收斂速度。（剩余14443字）