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用于PCB缺陷检测系统的YOLOv5算法设计
【摘要】 本文提出了ATCSP-YOLOv5用于PCB中的小目标检测。将跨阶段局部网络（CSPNet）的思想和Transformer中多头自注意力机制（Multi-Head Attention）相结合，在YOLOv5的主干网络中加入多头自注意力跨阶段局部网络（ATCSP）模块。同时，在特征金字塔部分融合生成感受野更小的目标检测层，用于添加小目标探测头。除此之外，还使用了SRGAN和数据增强来扩充数据集，更好的实现了缺陷检测。在实验中ATCSP-YOLOv5的mAP@0.5为98.38%，相较于原始的YOLOv5s提升了3.06%，同时检测速度没有明显下降。
【关键词】 PCB缺陷检测；
YOLOv5；
多头自注意力机制；
跨阶段局部网络；
Vision Transformer；
【基金】 国家自然科学基金项目（61971050）
- 【文献出处】 电子技术与软件工程 ,Electronic Technology & Software Engineering , 编辑部邮箱 ,2022年24期
- 【分类号】TP391.41;TN41
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