改進輕量化VTG-YOLOv7-tiny的鋼材表面缺陷檢測

摘要： 針對鋼材表面缺陷形態(tài)多樣、結(jié)構(gòu)復(fù)雜且存在檢測目標(biāo)漏檢現(xiàn)象和算法參數(shù)量過大等問題，提出一種輕量化VTG-YOLOv7-tiny的鋼材缺陷檢測算法。該方法一是設(shè)計VoVGA-FPN網(wǎng)絡(luò)，以減少信息傳遞過程中的丟失，增強網(wǎng)絡(luò)特征融合能力；二是構(gòu)建三重坐標(biāo)注意力機制，提升模型對空間和通道信息的特征提取能力；三是引入鬼影混洗卷積，在提高精度的同時降低模型參數(shù)量和計算量；四是增加大目標(biāo)檢測... （共14頁）