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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv8n的织物疵点检测方法。该方法首先采集织物疵点图像数据集；然后基于缺陷类型和位置对织物的缺陷图像样本进行预处理，包括缺陷标注和数据增强，并对数据集进行划分；接着对YOLOv8n算法模型进行改进，并用改进后的YOLOv8n模型对数据集进行训练；最后将待检测的织物疵点图像输入至训练后的改进YOLOv8n模型进行识别，获得检测结果。
主权项：1.一种基于改进YOLOv8n的织物疵点检测方法，其特征在于，包括一下步骤：步骤一：采集织物图像数据集；步骤二：基于缺陷类型和位置对织物的缺陷图像样本进行预处理，包括缺陷标注和数据增强，并划分数据集；步骤三：改进YOLOv8n算法模型，并使用改进后的模型对数据集进行训练；步骤四：将待检测的织物疵点图像输入至训练后的改进YOLOv8n模型进行识别，获得检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种基于改进YOLOv8n的织物疵点检测方法
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