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摘要：本发明涉及钢材表面缺陷检测技术领域，提供了一种基于KDH‑YOLOv7的钢材缺陷检测方法，包括：对获取的NEU‑DET钢材检测数据集进行处理，得到待用钢材检测数据集；利用K‑means++算法对NEU‑DET钢材检测数据集进行聚类处理，获得目标钢材检测数据集；对获取的YOLOv7网络模型，进行网络头部部分改进、损失函数优化以及模型轻量化处理，并基于待用钢材检测数据集进行训练评估，获得改进YOLOv7网络模型；利用改进YOLOv7网络模型，基于目标钢材检测数据集进行缺陷检测。本发明可提升检测精度，降低计算成本，提高模型检测性能，显著提升模型的目标检测头的表达能力。
主权项：1.一种基于KDH-YOLOv7的钢材缺陷检测方法，其特征在于，包括：对获取的NEU-DET钢材检测数据集进行处理，得到待用钢材检测数据集；利用K-means++算法对NEU-DET钢材检测数据集进行聚类处理，获得目标钢材检测数据集；对获取的YOLOv7网络模型，进行网络头部部分改进、损失函数优化以及模型轻量化处理，并基于待用钢材检测数据集进行训练评估，获得改进YOLOv7网络模型；利用改进YOLOv7网络模型，基于目标钢材检测数据集进行缺陷检测。
权利要求：
百度查询： 盐城工学院 盐城工学院技术转移中心有限公司 一种基于KDH-YOLOv7的钢材缺陷检测方法
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