基于改进YOLOv4算法的结构用锯材表面缺陷检测研究

基于改进YOLOv4算法的结构用锯材表面缺陷检测研究 针对木结构用锯材表面缺陷人工检测效率低下、精度低等问题。提出了一种改进的YOLOv4算法用于结构用锯材表面缺陷检测研究，在原YOLOv4算法基础上加入了自适应特征融合模块（AdaptivelySpatial FeatureFusion,ASFF），解决了不同特征尺度间的不一致性。为了验证算法的有效性，论文分别采用YOLOv3、YOLOv4及改进的YOLOv4算法对1052张结构用锯材表面缺陷样本图像进行对比测试。结果表明，与YOLOv3、YOLOv4算法相比，改进的YOLOv4算法平均测试精度均值分别提高了2.36%和19.9%，对单张含有不同大小目标的图片检测结果提高了13%。