基于YOLOv8改进的轴承表面缺陷检测方法

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doi：10.3969/j.issn.2097-3853.2024.03.011

摘要： 针对深度学习模型在轴承表面缺陷检测过程中漏检率高、模型复杂度高的问题，提出了一种基于YOLOv8的缺陷检测改进算法。在主干网络中引入GSConv轻量化卷积模块，用GSConv模块代替普通卷积，在不影响模型精度的情况下，减少模型的计算量；引入CBAM卷积注意力模块，通过改进网络特征提取技术，提高了检测的准确性。（剩余6648字）

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