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摘要：本发明涉及织物染色瑕疵检测技术领域，具体涉及一种基于改进YOLO的织物染色瑕疵轻量化检测方法及系统。所述方法包括：采集织物染色瑕疵图片；对采集到的织物染色瑕疵图片进行打标并划分数据集，获得样本图像数据；对样本图像数据进行数据增强；采用FasterNet中的PatchEmbed、FasterNet‑block、PatchMerge结构代替Conv和C3结构；将Coordinateattention插入并融入Neck层中的C3模块中；使用样本图像数据训练改进YOLOv5s模型；对训练好的改进YOLO模型进行结构化剪枝，获得轻量化模型；将所述轻量化模型部署到目标移动设备上，进行织物染色瑕疵检测。
主权项：1.基于改进YOLO的织物染色瑕疵轻量化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集织物染色瑕疵图片；对采集到的织物染色瑕疵图片按照对应的瑕疵类别进行打标并划分数据集，获得样本图像数据；对样本图像数据进行数据增强；采用FasterNet中的PatchEmbed、FasterNet-block、PatchMerge结构代替YOLOv5s模型中的Conv和C3结构；将Coordinateattention插入并融入YOLOv5s模型的Neck层中的C3模块中，获得改进YOLOv5s模型；使用样本图像数据训练改进YOLOv5s模型；对训练好的改进YOLO模型进行结构化剪枝，获得轻量化模型；将所述轻量化模型部署到目标移动设备上，进行织物染色瑕疵检测。
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百度查询： 浙江理工大学 浙江亚东机械有限公司 基于改进YOLO的织物染色瑕疵轻量化检测方法及系统
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