目錄
引言：工業缺陷檢測的挑戰與突破
一、EPSC-YOLO整體架構解析
二、核心模塊技術解析
1. EMA多尺度注意力模塊：讓模型"看得更全面"
2. PyConv金字塔卷積：多尺度特征提取利器
3. CISBA模塊：通道-空間注意力再進化
4. Soft-NMS：更智能的重疊框處理
三、實驗結果：全面領先的檢測性能
1. 數據集特性分析
2. 消融實驗：模塊貢獻度分析
3. 對比實驗：SOTA模型全面超越
四、代碼實現關鍵點
1. CISBA模塊PyTorch實現
2. PyConv3自定義卷積
五、結論與展望
引言：工業缺陷檢測的挑戰與突破
在工業制造領域，表面缺陷檢測是確保產品質量的關鍵環節。傳統檢測方法依賴人工目檢，存在效率低、成本高、漏檢率高等問題。近年來基于深度學習的YOLO系列算法雖取得顯著進展，但在復雜背景、多尺度小目標及低對比度缺陷檢測上仍面臨挑戰。本文提出的EPSC-YOLO算法通過四大創新模塊，在NEU-DET和GC10-DET數據集上將mAP@50提升2-2.4%，mAP@50:95提升2.4-5.1%，實現精度與速度的雙重突破。
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