一种融合Gabor特征的YOLOv3航空复合材料表面缺陷目标检测方法.pdfVIP

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2023-09-30 发布于四川
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一种融合Gabor特征的YOLOv3航空复合材料表面缺陷目标检测方法.pdf

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本发明公开了一种融合Gabor特征的YOLOv3航空复合材料表面缺陷目标检测方法。本发明将YOLOv3网络Darknet53主干特征提取网络第一层CNN卷积替换为可学习的Gabor卷积，可以提高主干网络特征提取能力，特别是提高周期性纹理特征的提取能力；本发明将Gabor特征通过通道注意力机制模块，可以抑制复合材料表面纹理特征的表达，再通过空间注意力机制模块，让YOLOv3网络自适应地关注缺陷区域，以提高缺陷检测精度；本发明将YOLOv3网络中定位损失函数由L2均方误差形式，改为综合考虑重叠面积、

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116823741 A (43)申请公布日 2023.09.29 (21)申请号 202310663401.4 G06V 10/762 (2022.01)