25年WP基于改进YOLOv5的工业缺陷检测系统设计与实现0-12832.docx

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I摘要本研究要改善 YOLOv5 模型在工业缺陷检测中的精确度和效率，使之符合复杂的工业环境，研究用改良过的 YOLOv5 模型，加入新的特征提取模块并改良算法，希望改进对微小瑕疵的识别能力，在创建和预处理数据集的时候，笔者借助合成多种类样本，采用数据加强技术等办法，保证模型在各种工业场景中有较强的推广能力，实验显示，改良后的 YOLOv5 模型在精度，召回率以及 F1-score 这些重要指标上，都比原版模型好很多，平均精度达到 0.85，召回率达到 0.8，表现出在复杂背景下良好的性能。通过对超参数的调整以及调整损失函数，使得对于小目标的...

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