基于改进YOLOv13的纺织品瑕疵检测方法分析AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于改进YOLOv13的纺织品瑕疵检测方法分析
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：8999 K
标签：纺织品瑕疵目标检测 YOLOv13
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文档介绍：针对纺织品瑕疵检测中复杂纹理背景干扰强、小目标特征弱以及下采样过程中细节信息易丢失等问题，提出一种基于改进 YOLOv13 的纺织品瑕疵检测模型 WHAYOLO。该方法在主干网络中引入小波残差下采样模块(Wavelet Residual Downsampling Module, WRDM)，以保留边缘与纹理细节；在多尺度特征增强阶段设计基于超图的上下文增强模块(Hypergraphbased Context Enhancement Module, HyperCEM)，以提升远距离上下文建模能力；在颈部网络中设计自适应特征调制聚合模块(Adaptive Feature Modulation and Aggregation Module, AFMAM)，以实现空间细节与通道关系的联合增强。实验结果表明，该研究提出的WHAYOLO在包含4类瑕疵的公开小型数据集上的mAP@0.5达到94.2%，较基线模型YOLOv13n提升了3.4个百分点；在包含10类瑕疵的公开数据集上的mAP@0.5达到75.1%，也较次优YOLOv13s方法提升了2.3个百分点，验证了该模型在复杂纺织场景下具有较好的检测性能，可高效实现纺织品表面瑕疵精准检测，为现代纺织行业转型升级提供技术支持。
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