一种基于改进YOLOv5s架构的烟支外观缺陷检测方法及系统

本发明涉及一种基于改进YOLOv5s架构的烟支外观缺陷检测方法及系统，属于计算机视觉技术领域。本发明包括步骤：定义不同烟支外观图像缺陷类型并对缺陷位置进行标注，构建缺陷烟支图像数据集；将YOLOv5s模型中的传统卷积层替换为Ghost+ACIN轻量级卷积网络；在YOLOv5s模型颈部网络PAN模块中集成跨层级联融合网络；引入混合注意力机制模块，强化YOLOv5s模型对特征图空间及通道信息关注；将改进的YOLOv5s模型使用训练集图像进行训练；将测试集图像在训练好的改进的YOLOv5s模型进行分类检测，完成烟支外观图像检测。本发明的检测准确率高和检测速度快。