融合膨胀卷积与ECA的钢材缺陷检测算法

针对带钢材料表面缺陷检测中感受野受限导致目标漏检率高的问题,基于YoloX-s模型提出一种膨胀卷积与注意力机制融合的目标检测算法。在Backbone部分采用SPPF结构替换SPP结构,在Neck部分引入混合膨胀卷积模块用以增大检测的感受野,嵌入注意力机制ECA-net模块,保留特征图更多的通道信息,减少漏检率。后处理阶段采用CIoU损失函数,提高模型召回率。实验结果表明,改进算法在NEU-DET数据集上的mAP达到80.8%,较原模型提高4.6%,检测速度达到160 f/s,在带钢材料表面缺陷检测中具有一定的使用价值。