YOLO-ML:基于多尺度特征層注意力機(jī)制的滑軌缺陷檢測(cè)方法

摘要： 汽車?yán)骰壨庥^質(zhì)量是保障車窗升降系統(tǒng)良好工作的重要保障，外觀缺陷會(huì)導(dǎo)致車窗升降系統(tǒng)晃動(dòng)、異響、卡頓、腐蝕等問(wèn)題，因此對(duì)汽車?yán)骰壨庥^進(jìn)行缺陷檢測(cè)至關(guān)重要。提出了一種用于汽車?yán)骰壨庥^缺陷的檢測(cè)方法，該方法使用YOLO V8作為基礎(chǔ)模型，通過(guò)加入小目標(biāo)檢測(cè)頭、多尺度序列特征金字塔(multi-scale sequence feature based feature pyra... （共12頁(yè)）