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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及机器视觉测量技术领域，公开了一种基于YoloV8的产品小目标缺陷检测方法，该方法根据YOLOv8网络和高效多尺度注意力网络模块EMA建立用来保留小尺寸缺陷空间位置信息的EM‑YOLO模型，将多尺度特征对比模块嵌入EM‑YOLO模型的特征融合网络架构中，通过不同感受野的扩张卷积获得的上下文信息和跨通道特征信息增强浅层特征图中细小缺陷细粒度特征表示，将特征融合网络架构中特征增强后的浅层特征图与上采样的深层特征图相减。以增强细小缺陷特征的表达，实现对细小缺陷的识别定位。本发明检测方法用于在复杂背景下精确快速定位小尺寸缺陷的位置，该方法不仅简单，而且能不受产品自身纹理和背景噪声的干扰，精确定位并识别目标小尺寸缺陷，避免漏检与误检。
主权项：1.一种基于YoloV8的产品小目标缺陷检测方法，其特征在于：根据YOLOv8网络和高效多尺度注意力网络模块EMA建立保留小尺寸缺陷空间位置信息的EM-YOLO模型，将多尺度特征对比模块嵌入EM-YOLO模型的特征融合网络架构中，通过不同感受野的扩张卷积获得的上下文信息和跨通道特征信息增强浅层特征图中细小缺陷细粒度特征表示，将特征融合网络架构中特征增强后的浅层特征图与上采样的深层特征图相减。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于YoloV8的产品小目标缺陷检测方法
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