摘 要: | 针对YOLOv5对金属表面细小缺陷或微观缺陷的检测结果易受背景干扰的问题,提出了一种改进的金属表面缺陷检测算法。通过在主干网络引入坐标注意力机制,提高模型对缺陷的关注度;将主干网络中的一些CBS和C3模块替换为GhostNetV2结构构建轻量级的网络,优化模型的性能和效率;在Neck层采用双向特征融合网络(BiFPN)来增强颈部以产生丰富的表征,加深整个网络并重用低层次的特征。最后,广泛的实验结果表明,CGB-YOLO在NEU-DET上的精度达到75.0%mAP,比改进前提高了3.8%。该模型在金属表面缺陷检测中具有较好的综合性能。
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