特征增強(qiáng)和度量優(yōu)化的鋼材表面缺陷檢測

摘要： 針對鋼材表面缺陷檢測中存在的小目標(biāo)樣本檢測精度低、容易出現(xiàn)漏檢和誤檢的問題，提出一種改進(jìn)的YOLOv7算法。首先，引入Swin-Transformer進(jìn)行特征提取，采用雙分支回路設(shè)計將全局特征和局部特征交互融合；其次，采用分布移位卷積對高效層聚合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，以增強(qiáng)局部特征提取能力；最后，采用加權(quán)的歸一化Wasserstein距離和完全交并比度量方法作為回歸損失函數(shù)，解決模型對... （共10頁）