【摘 要】
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针对在小规模手机屏幕缺陷数据检测效率不高的问题，提出了一个基于YOLO v3的手机外观缺陷视觉检测算法，即YOLO-q-v3算法。YOLO-q-v3算法通过改进DarkNet-53网络结构，减少原网络的层数和相应的模型参数，有效地提高算法的检测效率。将YOLO v3算法和本文提出的YOLO-q-v3算法对同一数据集进行对比实验，实验结果表明，YOLO-q-v3算法能够正确识别手机屏幕裂痕，YOLO
【机 构】
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北京师范大学珠海分校智能多媒体技术重点实验室
【基金项目】
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广东高校省级重大科研项目（2019KZDXM015,2020ZDZX3058）； 广东省学科建设专项资金（2013WYXM0122）； 智能多媒体技术重点实验室（201762005）； 校级教学团队（202012）； 校级课程思政（201932）；
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针对在小规模手机屏幕缺陷数据检测效率不高的问题，提出了一个基于YOLO v3的手机外观缺陷视觉检测算法，即YOLO-q-v3算法。YOLO-q-v3算法通过改进DarkNet-53网络结构，减少原网络的层数和相应的模型参数，有效地提高算法的检测效率。将YOLO v3算法和本文提出的YOLO-q-v3算法对同一数据集进行对比实验，实验结果表明，YOLO-q-v3算法能够正确识别手机屏幕裂痕，YOLO-q-v3在检测速率上比YOLO v3算法提高了24%。
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