基于自注意力機制的YOLOv8瓷磚瑕疵檢測

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摘要：瓷磚作為常見的建筑裝飾材料，其質(zhì)量直接關(guān)系到建筑的美觀性和使用安全性。傳統(tǒng)的瓷磚瑕疵檢測方法存在效率低下和準(zhǔn)確性不高的問題。為此，文章提出了一種基于改進YOLOv8算法的瓷磚瑕疵檢測方法，旨在提高檢測的精度和速度。通過增設(shè)小目標(biāo)檢測層，強化深層和淺層語義信息的融合，從而確保模型能夠識別更多的小目標(biāo)瑕疵；同時，在頸部結(jié)構(gòu)中引入GAM注意力機制，使模型能夠關(guān)注到圖像中瑕疵的關(guān)鍵區(qū)域。（剩余9209字）