一种基于YOLOv5的木板材表面缺陷检测方法

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【摘   要】   针对木板材表面缺陷检测精度低、缺陷类型不全面和小目标缺陷检测能力不足等问题，提出一种基于YOLOv5算法的木板材表面缺陷检测方法。首先在原始YOLOv5算法中使用EfficientViT网络代替原始的骨干网络，能更加有效地利用上下文信息，同时具有更快的推理速度，并提供更强的特征增强能力；其次，在head部分添加ECANet注意力机制增强对全局重要特征的提取，同时抑制无关的特征信息；再次，使用Focal-EIoU损失函数代替原有的CIoU，提高预测缺陷边界框的回归预测精度，加快回归损失函数的收敛速度。（剩余10177字）