基于PCS-YOLOv5轻量化模型的布匹外观缺陷检测方法
打开文本图片集
收稿日期：2024-02-22
DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.05.020
摘 要：针对现有布匹外观陷检测模型参数数量大、计算量大、部署于普通工控机检测速度慢等问题，文章提出一种轻量化模型PCS-YOLOv5。首先采用PP—LCNet替换YOLOv5主干网络实现模型轻量化，加快推理速度；在Neck网络引入CBAM注意力模块，抑制干扰信息关注重要特征，提高目标检测精度；修改边界框回归损失函数为SIoU，增强缺陷定位准确率。（剩余11469字）
