基于YOLOv8改进的轴承表面缺陷检测方法

针对深度学习模型在轴承表面缺陷检测过程中漏检率高、模型复杂度高的问题,提出了一种基于YOLOv8的缺陷检测改进算法。在主干网络中引入GSConv轻量化卷积模块,用GSConv模块代替普通卷积,在不影响模型精度的情况下,减少模型的计算量;引入CBAM卷积注意力模块,通过改进网络特征提取技术,提高了检测的准确性。实验结果表明,改进的模型在自建轴承表面缺陷检测数据集上的准确率为92.6%,较原模型准确率88.8%提高了3.8%;在提升准确率的同时,计算量也从8.2 GFLOPs减少到8.0 GFLOPs,证明了改进后的模型对轴承缺陷检测的有效性。

中国股票市场流动性分析

从证券市场流动性的理论入手,通过股票与其他金融资产的比较探讨流动性在股票市场中的地位和作用。结合中国股权结构、换手率和股价的波动幅度剖析中国股票市场目前的流动性,并根据中国股市特有的因素分析了中国股市流动性差的原因。