【摘 要】
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针对目前PVC皮革瑕疵检测的检测系统中，由于皮革背景花纹的复杂性，在较多的场景中存在检测精度较低下、实时性较差等问题，提出了一种基于改进YOLOv3（You Only Look Once）的PVC皮革瑕疵检测网络YOLO-D（YOLO for Defects）。在YOLOv3特征提取网络的结构基础上，加入MixConv（Mixed Depthwise Convolutional Kernels）混
【基金项目】
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国家基金-广东省联合基金（U1701266）； 广东省知识产权大数据重点实验室（2018B030322016）；
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针对目前PVC皮革瑕疵检测的检测系统中，由于皮革背景花纹的复杂性，在较多的场景中存在检测精度较低下、实时性较差等问题，提出了一种基于改进YOLOv3（You Only Look Once）的PVC皮革瑕疵检测网络YOLO-D（YOLO for Defects）。在YOLOv3特征提取网络的结构基础上，加入MixConv（Mixed Depthwise Convolutional Kernels）混合深度卷积核，以提升精度；通过引入GIoU（Generalized Intersection over Union）损失改进目标边框损失；并且加入标签平滑（Label smoothing），防止过拟合，提高模型的泛化性。在进行PVC皮革瑕疵检测中，YOLO-D在RTX-2070的显卡下平均每张检测时间为18.9ms，相比YOLOv3慢了4.8ms，但检测精度（mAP）为68.5%，相对YOLV3提高了10.9%。YOLO-D在满足PVC皮革瑕疵实时检测的情况下，较大幅度提高了检测的准确性。
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