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基于改進YOLOv5的陶瓷表面缺陷檢測算法

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摘  要：提出一種陶瓷表面缺陷檢測算法YOLOv5-G。該算法在YOLOv5框架的基礎上，將全局注意力機制（GAM）引入主干和頸部網絡中，該機制能夠在減少信息彌散的情況下放大全局交互特征，增強了網絡的特征表達能力；使用α-CIoU作為改進算法的邊界框回歸損失函數，自適應地向上加權高IoU對象的損失和梯度，使得模型可以更加關注IoU高的目標，從而幫助提高定位精度。（剩余11622字）

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