基于改进YOLOv7-tiny的大尺寸导光板缺陷检测

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摘 要 针对导光板缺陷种类多、尺寸小、人工检测效率低的问题，提出一种基于改进YOLOv7-tiny的大尺寸导光板缺陷检测方法。首先，通过对导光板图像进行滑窗剪切以解决图像分辨率过大的问题；然后，对小样本缺陷使用多角度数据增强技术丰富数据量以解决样本不均衡的问题；最后，将轻量级卷积注意力模块（CBAM）整合到YOLOv7-tiny主干特征提取部分，使模型在通道和空间上对小目标缺陷的特征提取能力得到增强；选取WIoUv2损失函数计算定位损失，增强网络对困难示例的关注度，提高算法对低质量锚框的检测能力。（剩余13122字）