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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明属于视觉目标检测技术领域，提供了一种根茎类作物表面缺陷检测方法、装置及存储介质，该方法包括获取根茎类作物的品质图像；根据品质图像构建数据集，数据集包括训练集与验证集；基于YOLO模型建立缺陷检测模型，包括在YOLO模型的骨干网络中加入注意力机制CA模块；将YOLO模型的检测头网络中的CIOU边界框回归损失函数替换为SIOU边界框回归损失函数；将数据集输入缺陷检测模型中进行训练，得到改进缺陷检测模型；将待检测品质图像输入改进缺陷检测模型中进行测试，输出测试结果。本发明的方法可以有效提高训练模型的收敛速度和训练效率，同时改善目标检测召回率低的问题，使得根茎类作物的表面缺陷检测更加准确。
主权项：1.一种根茎类作物表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取根茎类作物的品质图像；根据所述品质图像构建数据集，所述数据集包括训练集与验证集；基于YOLO模型建立缺陷检测模型，包括：在YOLO模型的骨干网络中加入注意力机制CA模块；将YOLO模型的检测头网络中的CIOU边界框回归损失函数替换为SIOU边界框回归损失函数；将所述数据集输入所述缺陷检测模型中进行训练，得到改进缺陷检测模型；将待检测品质图像输入所述改进缺陷检测模型中进行测试，输出测试结果；所述SIOU边界框回归损失函数Lbox计算公式为： 其中，Δ为距离成本，Ω为形状成本，B为预测框与实际框高度之差，BGTw为预测框与实际框宽度之差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种根茎类作物表面缺陷检测方法、装置及存储介质
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