Improved Yolov5 Algorithm for Surface Defect Detection of Strip Steel

棱锥(几何) 曲面(拓扑) 模式识别(心理学) 特征(语言学) 卷积(计算机科学) 人工智能 集合(抽象数据类型) 特征提取 残余物 算法 图层(电子) 图像(数学) 材料科学 计算机科学 几何学 人工神经网络 数学 哲学 语言学 复合材料 程序设计语言
作者
Zeqiang Sun,Chen Bingcai
出处
期刊:Lecture notes in electrical engineering 卷期号:: 448-456 被引量:7
标识
DOI:10.1007/978-981-16-9423-3_56
摘要

Aiming at the problems of low detection accuracy and slow detection speed in the traditional method of detecting strip steel surface defects, this paper proposes an improved yolov5 algorithm for detecting strip steel surface defects. Firstly, the data set of strip surface defects was constructed, and the K-means algorithm was used to cluster the defect samples, and the prior box parameters of different sizes were obtained. Secondly, the attention-yolov5 algorithm is proposed, which draws on the item-based Attention mechanism, adds channel Attention and spatial Attention mechanism to the feature extraction network, and uses the filtered weighted feature vector to replace the original feature vector for residual fusion. Finally, In order to improve the ability of defect feature extraction, the convolution layer is added after the main feature is extracted from different feature layers of the network output and after the pooling structure of spatial pyramid. The experimental results show that the mAP value of the improved yolov5 algorithm on the test set is as high as 87.3%, which is 5% higher than the original yolov5 algorithm. The average detection time of a single image is 0.0219s, which is basically the same as the original algorithm, and the detection performance is also better than the Faster RCNN and yolov3.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
3秒前
wisdom完成签到,获得积分10
3秒前
slayers发布了新的文献求助30
6秒前
7秒前
e746700020完成签到,获得积分10
8秒前
高兴尔冬完成签到,获得积分10
8秒前
李爱国应助不安的秋白采纳,获得10
10秒前
忧伤的步美完成签到,获得积分10
15秒前
小西完成签到 ,获得积分10
16秒前
郝老头完成签到,获得积分10
17秒前
13313完成签到,获得积分10
18秒前
su完成签到 ,获得积分10
19秒前
22秒前
27秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
slayers完成签到 ,获得积分10
27秒前
29秒前
知犯何逆完成签到,获得积分10
31秒前
Krsky完成签到,获得积分10
33秒前
ding应助不安的秋白采纳,获得10
34秒前
35秒前
37秒前
HHHAN发布了新的文献求助10
41秒前
威武的沂完成签到,获得积分10
46秒前
48秒前
49秒前
51秒前
笨笨青筠完成签到 ,获得积分10
54秒前
mengmenglv完成签到 ,获得积分0
54秒前
Tonald Yang完成签到 ,获得积分20
57秒前
58秒前
落后的怀梦完成签到 ,获得积分10
59秒前
陈坤完成签到,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
斯文败类应助zgx采纳,获得10
1分钟前
默默完成签到 ,获得积分10
1分钟前
KY Mr.WANG完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
guoxingliu完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022