【摘 要】
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提出一种YOLOv3-Mv2的检测模型,对铸件划痕缺陷进行检测.首先,选择更小的骨架网络MobileNetv2替换原来的特征提取网络结构Darknet53,以减少网络的计算参数量,提升检测速度;其
【机 构】
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太原科技大学电子信息工程学院;太原科技大学先进控制与装备智能化山西省重点实验室;太原科技大学电子信息工程学院
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提出一种YOLOv3-Mv2的检测模型,对铸件划痕缺陷进行检测.首先,选择更小的骨架网络MobileNetv2替换原来的特征提取网络结构Darknet53,以减少网络的计算参数量,提升检测速度;其次,在深层特征和浅层特征相融合的基础上增加新的检测尺度,以增强对小缺陷目标的检测能力;然后将BN(Batch Normalization)层的参数重新计算,与卷积层共用连通区域数据,加快模型前向推断的速度;引入CIoU(Complete IoU)函数提高定位准确度.结果表明,YOLOv3-Mv2与原YOLOv3算法相比,平均精度(mAP)值提高了 5.42％,实时性提高了 23 f/s.
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