基于改进YOLOv3-tiny的织物表面小目标瑕疵检测

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为满足纺织业对织物瑕疵检测自动化的需求,针对传统瑕疵目标检测方法在复杂背景下小目标检测效果差、漏检率高等问题,提出了一种基于改进YOLOv3-tiny网络的织物瑕疵检测算法模型。模型首先在原始框架的基础上,增添了融合浅层和深层特征的第三预测层,通过多尺度的特征层融合提升小目标检测能力;其次在网络输出前使用了基于CBAM的混合注意力机制和数个卷积模块,在提升瑕疵目标权重和网络深度的同时,降低无关背景权重,提高模型的抗干扰能力和准确度;另外针对织物瑕疵目标检测的特定应用,利用K-means方法对锚框进行了重新聚类。实验结果表明,与原始YOLOv3-tiny相比,改进的方法平均检测准确率增加了7.3%,在复杂背景下小目标检测子集上,提升了20.5%;与传统深度学习算法YOLOv3相比,改进方法模型内存仅占其22.6%,检测时间减少一半,因此模型具有较好的瑕疵识别效果和应用价值。
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