基于改進(jìn)YOLOv11的帶鋼表面缺陷檢測算法

摘要： 鋼鐵行業(yè)是我國的支柱產(chǎn)業(yè)，鋼材的質(zhì)量是影響鋼材性能與價格的關(guān)鍵。針對帶鋼表面缺陷檢測存在精度差、效率低以及模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題，提出一種基于YOLOv11的輕量化帶鋼表面缺陷檢測算法(PSN-YOLO)。首先設(shè)計P-GELAN＿CAA特征提取-融合模塊，基于廣義高效層聚合網(wǎng)絡(luò)(GELAN)引入多尺度卷積(PSConv)處理多尺度信息、優(yōu)化參數(shù)利用率，并融合上下文錨點注意力(CAA... （共14頁）