YOLO-ML:基于多尺度特征層注意力機(jī)制的滑軌缺陷檢測(cè)方法
重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)
頁數(shù): 12 2024-10-15
摘要: 汽車?yán)骰壨庥^質(zhì)量是保障車窗升降系統(tǒng)良好工作的重要保障,外觀缺陷會(huì)導(dǎo)致車窗升降系統(tǒng)晃動(dòng)、異響、卡頓、腐蝕等問題,因此對(duì)汽車?yán)骰壨庥^進(jìn)行缺陷檢測(cè)至關(guān)重要。提出了一種用于汽車?yán)骰壨庥^缺陷的檢測(cè)方法,該方法使用YOLO V8作為基礎(chǔ)模型,通過加入小目標(biāo)檢測(cè)頭、多尺度序列特征金字塔(multi-scale sequence feature based feature pyra... (共12頁)
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