用于PCB缺陷检测系统的YOLOv5算法设计

作者：张振亚^*; 赵成林

来源：电子技术与软件工程, 2022, (24): 181-185.

• PCB缺陷检测
• YOLOv5
• 多头自注意力机制
• 跨阶段局部网络
• Vision Transformer

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。

• 单位
  北京邮电大学