基于改進YOLOv5的軸承表面缺陷檢測

摘要： 傳統(tǒng)的軸承表面缺陷檢測由于缺陷目標(biāo)較小，錯檢漏檢率高，檢測效率低等問題，為此提出一種基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)改進的算法模型。首先，在主干網(wǎng)絡(luò)中添加高效通道注意力機制(efficient channel attention, ECA),增強網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，集中關(guān)注各種影響軸承質(zhì)量的重點信息；其次，在YOLOv5網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上添加小目標(biāo)檢測層，通過補充融合特征層和引入額外檢測頭，提高網(wǎng)...