【摘 要】
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针对目前棉布瑕疵检测算法存在精度不够高的问题,基于高效的EfficientDet目标检测模型,结合通道注意力机制,提出了一种棉布瑕疵检测模型CA-EfficientDet,通过注意力机制在特征提取时关注重要的信息;此外,提出了改进的BiFPN特征融合策略,增加了不同层级的特征融合,提高了多尺度特征融合的效率.在棉布瑕疵企业样本及公开数据集上的实验结果表明:所提出的棉布瑕疵检测模型在精度上有明显提升,具有良好的目标检测效果.
【机 构】
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中南民族大学 计算机科学学院,武汉430074
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针对目前棉布瑕疵检测算法存在精度不够高的问题,基于高效的EfficientDet目标检测模型,结合通道注意力机制,提出了一种棉布瑕疵检测模型CA-EfficientDet,通过注意力机制在特征提取时关注重要的信息;此外,提出了改进的BiFPN特征融合策略,增加了不同层级的特征融合,提高了多尺度特征融合的效率.在棉布瑕疵企业样本及公开数据集上的实验结果表明:所提出的棉布瑕疵检测模型在精度上有明显提升,具有良好的目标检测效果.
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