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基于改進(jìn)YOLOv8的工業(yè)表面缺陷檢測(cè)：輕量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與多尺度特征融合的精度-速度平衡策略
工業(yè)表面缺陷檢測(cè)是智能制造的核心環(huán)節(jié)，直接影響產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)效率。傳統(tǒng)檢測(cè)方法依賴人工目檢或基于規(guī)則的圖像處理，存在效率低、漏檢率高、泛化性差等問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)尤其是YOLO系列算法的興起，為工業(yè)缺陷檢測(cè)提供了自動(dòng)化解決方案。然而，工業(yè)場(chǎng)景中缺陷類(lèi)型多樣、尺度跨度大(從微米級(jí)劃痕到厘米級(jí)凹坑)，且對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高(產(chǎn)線速度常達(dá)每分鐘數(shù)百件)，這對(duì)檢測(cè)模型的精度與速度平衡提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
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如何在Jetson Nano上使用YOLOv8實(shí)時(shí)檢測(cè)和計(jì)數(shù)空白空間
YOLOv8(你只看一次，版本8)。是一種最先進(jìn)的物體檢測(cè)模型，以其速度和準(zhǔn)確性而聞名。它能夠快速準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)識(shí)別物體，使其成為空空間檢測(cè)應(yīng)用的理想選擇。通過(guò)定制YOLOv8，我們可以訓(xùn)練模型專(zhuān)門(mén)識(shí)別Empty Space，增強(qiáng)其有效性。
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