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摘要
布匹瑕疵检测是纺织行业生产过程中的重要环节，实现高效、准确的布匹瑕疵检测对提升纺织工业的产能具有重要意义。针对目前布匹瑕疵大小差异较大、背景与目标难区分、传统检测方法效率较低等问题，提出一种基于改进YOLOv3的布匹瑕疵检测方法，通过引入深度可分离卷积减少模型参数量以提升检测速度，在特征金字塔中嵌入SENet使模型更关注有效特征、抑制无效特征，使用Focalloss损失函数替换原分类损失函数以降低易分类样本对模型产生的偏向性影响。通过实验对比表明，改进后算法相比于原算法，mAP指标提升了4.9%,召回率提升了5.12%,准确率提升了37.78%,FPS指标提升了7%。
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