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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，尤其是提供了基于CDS‑YOLO网络的包装品缺陷检测方法及系统。该方法包括获取训练数据集和测试数据集；通过改进YOLOv5s网络模型，得到CDS‑YOLO网络模型；将CDS‑YOLO网络模型部署于配置的模型训练环境中，设置预设参数，通过训练数据集对CDS‑YOLO网络模型进行训练，获得训练后的CDS‑YOLO网络模型；调用训练后的CDS‑YOLO网络模型的权重文件，通过测试数据集对模型进行全面评估，获得评估结果，该方法在保持高准确率的同时，在复杂的背景和生产环境下有效地区分了实际缺陷与背景噪声，能够准确识别和定位包装品上的微小瑕疵。
主权项：1.一种基于CDS-YOLO网络的包装品缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、选取并预处理公共包装品缺陷数据集和自建包装品缺陷数据集，并进行数据集划分，获取训练数据集和测试数据集；步骤2、通过改进YOLOv5s网络模型，得到CDS-YOLO网络模型；步骤3、将CDS-YOLO网络模型部署于配置的模型训练环境中，设置预设参数，通过训练数据集对CDS-YOLO网络模型进行训练，获得训练后的CDS-YOLO网络模型；步骤4、调用训练后的CDS-YOLO网络模型的权重文件，通过测试数据集对模型进行全面评估，获得评估结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于CDS-YOLO网络的包装品缺陷检测方法及系统
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