基于VSD-YOLOv5s的輕量化注塑齒輪缺陷檢測

摘要： 針對注塑齒輪加工過程中在線缺陷檢測存在的識別速度較慢、識別精度較低等問題，提出了一種基于ShuffleNetV2主干網(wǎng)絡(luò)的改進YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型。在YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上將原來的C3主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)替換為輕量化ShuffleNetV2結(jié)構(gòu)，降低模型參數(shù)量和尺寸，提升識別速度。引入SE注意力機制，并通過DIOU-NMS方法去除冗余框，減少錯誤抑制，提高識別精度。實驗結(jié)果表...