MSFT-Yolov5

MSFT-YOLOv5是一种基于Transformer的目标检测算法，用于钢材表面缺陷检测。它结合了计算机视觉中的一些现有技术，包括Transformer编码块、多层次特征融合、数据扩展和一些训练技术。在MSFT-YOLOv5中，使用了自主开发的TRANS结构来扩展卷积的接收域，提供了具有全局信息的多层次特征，增强了对钢铁表面背景特征的识别能力。此外，还使用了BiFPN结构来加权组合骨干网的多层次特征，并将TRANS模块集成到预测头中，以挖掘YOLOv5的自注意预测潜力，从而在高密度场景中准确定位目标并处理目标的大尺度变化。在NEU-DET数据集上的测试中，MSFT-YOLOv5达到了0.752mAP，较基线提高了7.5%，具有很好的准确率和实时检测潜力。该算法对于钢材表面缺陷的检测具有实用价值，并在未来的研究中可以进一步引入更丰富的数据集以增强其泛化能力，并对模型进行压缩以适应工业场景下的实时监控。\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [SCI论文解读复现【NO.3】MSFT-YOLO：基于变压器的改进YOLOv5钢表面缺陷检测(代码已复现)](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128525702)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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