基于多尺度特征的YOLOv5鑄件自動(dòng)檢測(cè)算法研究

摘要： 針對(duì)鑄件檢測(cè)存在精度不夠高和易漏檢、誤檢等問題，提出一種基于多尺度特征的YOLOv5鑄件自動(dòng)檢測(cè)算法。該算法使用雙目相機(jī)采集鑄件圖像，并構(gòu)建鑄件圖像數(shù)據(jù)集；為提取更全面的鑄件特征，采用多尺度特征融合模塊，增加一個(gè)檢測(cè)層檢測(cè)不同尺度的鑄件；為獲取更多細(xì)節(jié)特征，在特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中嵌入卷積注意力機(jī)制（CBAM），以提高鑄件圖像關(guān)鍵特征的提取能力；同時(shí)用Hardswish替換卷積層中的...