基于改進YOLOv5s的滾動軸承表面缺陷識別算法
機床與液壓
頁數(shù)： 7 2024-09-28
摘要： 為了解決機械設備軸承表面缺陷檢測中多目標情形下的小目標漏檢率高、檢測速度慢、模型精度和特征提取泛化能力不足的問題，提出一種滾動軸承表面缺陷識別網(wǎng)絡模型YOLOv5s-CDOD。在卷積操作前，使用B-ConvNeXt網(wǎng)絡平衡模型的精度和復雜度，保留軸承表面小目標缺陷的特征，同時提升模型的泛化能力；通過將YOLOv5s網(wǎng)絡中的傳統(tǒng)卷積模塊替換為具有二次深度過參數(shù)化卷積的卷積(DOD... （共7頁）
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