一种基于YOLO的轻量高效的检测网络

本发明公开了一种基于YOLO的轻量高效的检测网络，网络包括采用空间通道双分离的卷积操作以降低所提取特征的冗余程度的特征提取模块、基于多尺度交叉融合结合双通道净化的特征融合模块和采用多级解耦头处理分别处理分类，定位及目标信息的结果输出模块。当应用在焊缝缺陷检测时，对于多类缺陷的平均检测精度相比当下先进的Yolo‑v5模型提升了2％，模型参数量减少了30.1％。本发明通过解决工件表面检测过程中的信息存在冗余的核心检测难点，有效的保证了检测模型在工件表面检测领域的准确性，鲁棒性及普适性。

《一种基于YOLO的轻量高效的检测网络》是一发明专利，专利号为 2022110745655，当前法律状态为已下证，由中南大学提出申请，发明人为王冠强;陈明松;蔺永诚;谭先华;张驰洲，申请日期为2022-08-30，公开（公告）日期为2024-01-26，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：专利权维持-无纸质证书变更合格。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于YOLO的轻量高效的检测网络，网络包括采用空间通道双分离的卷积操作以降低所提取特征的冗余程度的特征提取模块、基于多尺度交叉融合结合双通道净化的特征融合模块和采用多级解耦头处理分别处理分类，定位及目标信息的结果输出模块。当应用在焊缝缺陷检测时，对于多类缺陷的平均检测精度相比当下先进的Yolo‑v5模型提升了2％，模型参数量减少了30.1％。本发明通过解决工件表面检测过程中的信息存在冗余的核心检测难点，有效的保证了检测模型在工件表面检测领域的准确性，鲁棒性及普适性。

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