基于YOLOv5m的電機換向器缺陷檢測
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摘要：為降低電機換向器缺陷的檢測成本，提高檢測效率，滿足實際工程中對檢測精度和檢測速度的均衡要求，以YOLOv5m模型為基礎(chǔ)提出優(yōu)化改進的表面缺陷檢測算法，將采集的數(shù)據(jù)集經(jīng)Mosica數(shù)據(jù)增強，提高模型的魯棒性；在其他層中采用雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（bidirectional feature pyramid network，BiFPN）層代替路徑聚合網(wǎng)路（path aggregation network，PANet）層，引入雙向連接和跨層特征融合機制，同時增加Criss-Cross注意力機制，更好地捕捉輸入序列中的相關(guān)信息，增強網(wǎng)絡(luò)在不同尺度下的反饋，并通過消融試驗驗證。（剩余12657字）