基于改进YOLOv5的电子元件表面缺陷检测算法

曾耀,高法钦

Surface defect detection algorithm of electronic components based on improved YOLOv5

Yao ZENG,Fa-qin GAO

表 4 YOLOv5s加入不同模块的消融实验结果

Tab.4 Result of ablation experiment with YOLOv5s adding different modules

模型 Ghostnet替换主干 加入注意力模块 修改特征金字塔 mAP@0.5 mAP@0.5 RF/(帧·s−1) 划伤类 压印类 YOLOv5s × × × 0.809 0.766 0.852 25 模型一 √ × × 0.823 0.771 0.875 37 模型二 × √ × 0.890 0.853 0.927 24 模型三 × × √ 0.854 0.804 0.894 21 GCB-YOLOv5 √ √ √ 0.930 0.887 0.972 30