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申请/专利权人：西安工程大学
摘要：本发明公开了基于EFC特征提取与混合损失函数的织物缺陷检测方法：采集含有缺陷的织物图片并进行预处理，将数据集随机划分为训练集和评估集；使用LabelImg对含有缺陷的织物图片上的缺陷区域进行标注，生成标注文件并存入相应的训练集和评估集中；对YOLOv8模型进行改进，构建织物缺陷检测网络；用训练集对织物缺陷检测网络进行训练，并使用评估集对训练后的织物缺陷检测网络进行性能评估，得到织物缺陷检测模型；将待测图片输入织物缺陷检测模型进行检测，检测结果包括缺陷种类与置信度。本发明基于EFC特征提取与混合损失函数的织物缺陷检测方法，解决了现有技术中对织物的小尺度缺陷检测精度不高以及漏检的问题。
主权项：1.基于EFC特征提取与混合损失函数的织物缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采集含有缺陷的织物图片并进行预处理，将数据集按照比例随机划分为训练集和评估集；使用LabelImg对训练集、评估集中含有缺陷的织物图片上的缺陷区域进行标注，生成标注文件并存入相应的训练集和评估集中；步骤2：对YOLOv8模型进行改进，构建织物缺陷检测网络；步骤3：用训练集对构建的织物缺陷检测网络进行训练，并使用评估集对训练后的织物缺陷检测网络进行性能评估，得到最终的织物缺陷检测模型；将待测图片输入织物缺陷检测模型进行检测，得到检测结果，所述检测结果包括缺陷种类与置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工程大学 基于EFC特征提取与混合损失函数的织物缺陷检测方法
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