基于VSD-YOLOv5s的轻量化注塑齿轮缺陷检测

摘要： 针对注塑齿轮加工过程中在线缺陷检测存在的识别速度较慢、识别精度较低等问题，提出了一种基于ShuffleNetV2主干网络的改进YOLOv5s网络模型。在YOLOv5s网络模型的基础上将原来的C3主干网络结构替换为轻量化ShuffleNetV2结构，降低模型参数量和尺寸，提升识别速度。引入SE注意力机制，并通过DIOU-NMS方法去除冗余框，减少错误抑制，提高识别精度。实验结果表... （共5页）