摘要
本文提出了ATCSP-YOLOv5用于PCB中的小目标检测。将跨阶段局部网络(CSPNet)的思想和Transformer中多头自注意力机制(Multi-Head Attention)相结合,在YOLOv5的主干网络中加入多头自注意力跨阶段局部网络(ATCSP)模块。同时,在特征金字塔部分融合生成感受野更小的目标检测层,用于添加小目标探测头。除此之外,还使用了SRGAN和数据增强来扩充数据集,更好的实现了缺陷检测。在实验中ATCSP-YOLOv5的mAP@0.5为98.38%,相较于原始的YOLOv5s提升了3.06%,同时检测速度没有明显下降。
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第24期181-185,共5页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金
国家自然科学基金项目(61971050)。
