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用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法
文献摘要：
针对现有的PCB缺陷检测存在检测精度低、速率慢等问题,提出一种用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法;该算法首先通过Transformer编码单元对特征提取网络深层特征冗余的问题进行优化,增强网络捕获不同尺度局部特征信息的能力;然后利用浅层特征增强PCB缺陷小目标上下文信息,提升FPN网络对小目标缺陷的表征能力;最后引入注意力机制对特征提取网络输出的有效特征层加权,强化目标特征表征能力;实验结果表明,该算法对于整体缺陷的平均检测精度的均值(mAP)达到98.70％,较Yolov4_tiny提升了 3.12％,实现了 PCB缺陷精准定位和识别,满足工业检测的实际需求.
文献关键词：
PCB缺陷检测;Yolov4_tiny;Transformer;上下文信息;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
徐胜军;胡巧艳;韩九强;孟月波;刘光辉;赵敏华
作者机构：
西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安 710055;西安交通大学电信学部,西安 710061
文献出处：
引用格式：
[1]徐胜军;胡巧艳;韩九强;孟月波;刘光辉;赵敏华-.用于PCB缺陷检测的增强上下文信息Yolov4_tiny算法)[J].计算机测量与控制,2022(09):80-86,92
A类：
B类：
PCB,缺陷检测,上下文信息,Yolov4,tiny,检测精度,Transformer,编码单元,特征提取网络,深层特征,不同尺度,局部特征,特征信息,特征增强,FPN,小目标缺陷,表征能力,注意力机制,有效特征,层加权,目标特征,体缺陷,mAP,精准定位,工业检测
AB值：
0.358136
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