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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明公开了一种基于Mobile‑VIT主干和CBAM注意力机制钢材表面缺陷检测算法，属于目标检测领域，包括以下步骤：S1、数据获取；S2、构建新研发的基于YOLOv7模型的目标检测算法；S3、优化模型主干及网络结构并对目标检测算法模型进行训练，保存最优模型；S4、使用最优模型进行预测，保存预测结果，获取评价指标，最后进行结果对比；钢材表面缺陷检测关键，我们提出MC‑YOLO模型，以Mobile‑VIT为主干，减少参数量同时增强特征提取能力。引入D‑SPPCSPC模块加强浅层特征提取，特征加强提取模块优化关键信息分配。实验显示，MC‑YOLO在NEU‑DET数据集上mAP达0.786，远超原模型，且检测速度达每秒76帧，满足工业实时检测需求，展现出色缺陷检测性能。
主权项：1.基于Mobile-VIT主干和CBAM注意力机制钢材表面缺陷检测算法，所述方法包括：S1、数据获取；S2、构建新研发的基于YOLOv7模型的目标检测算法；S3、优化模型主干及网络结构并对目标检测算法模型进行训练，保存最优模型；S4、使用最优模型进行预测，保存预测结果，获取评价指标，最后进行结果对比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于Mobile-VIT主干和CBAM注意力机制钢材表面缺陷检测算法
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