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公开(公告)号：CN119904435A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411985686.4
申请日：2024-12-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv11模型的纺织物缺陷检测方法。包括数据预处理、在YOLOv11模型基础上添加小检测头、引入SAHI模型处理大尺寸图像、缺陷检测。采用由边界框回归损失、分类损失和置信损失构成的损失函数进行模型训练。模型测试与评估使用精确度、召回率、平均精确度和交并比指标。将优化后的模型应用于实际生产线，可实现纺织物缺陷的实时检测、标记和分类处理，提高检测精度和效率，为纺织行业质量控制提供技术支持。
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