基于YOLOv5改进的花色布匹瑕疵检测算法
花色布匹的瑕疵检测对于纺织工业很重要，但由于瑕疵目标小、种类不均、与背景容易混淆，检测困难。本文提出了一种改进的检测算法：DD-YOLOv5。算法在骨干网络中使用上下文变换器网络和颈部网络中的卷积注意力模块，加强了视觉表示能力和关注信息的能力。此外，新增加了高分辨率的检测头，能够更好地检测小目标。改进后的算法在花色布匹瑕疵数据集上的精度比原算法提高了8.1%，检测速度达到了73.6Hz。
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论文中的实验结果表明，这种基于改进Yolov5的方法在不同场景下都能够很好地检测出布匹的瑕疵，具有较高的可靠性。