发明专利已授权

一种基于分类重加权YOLOv5模型的织物瑕疵检测方法

📄 申请号：CN202210864109.4 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2022-07-21

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

技术画像

所属领域

深度学习深度学习目标检测图像识别

应用场景

纺织工业, 质量检测, 智能制造, 工业自动化

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摘要

本发明属于纺织布匹瑕疵检测技术领域，具体涉及一种基于分类重加权YOLOv5模型的织物瑕疵检测方法。对YOLOv5模型中的分类损失函数进行改进，引入EqualizationLossv2函数梯度引导平衡重加权，独立、平等地重新平衡每个类别的训练过程，并在EqualizationLossv2函数的基础上，针对召回率Recall过小导致总体mAP不高的问题，在loss值函数关于类别权重的梯度计算中，使模型忽略低召回率类别作为其他类别的负样本的情况，减少低召回率类别对应的样本权重对负向梯度的累积，只累积正向梯度。进一步提升整体召回率，巧妙地提升总体mAP精度。使用本发明所述方法进行织物图像的瑕疵检测，相较于现有的先进检测模型在检测精度和效率指标上都具有较大的优势，同时也很好地满足了工业场景中的实时性要求。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种高效抗菌抗病毒纤维的制备方法

当前第 / 件

一种加热促进的5-三氟甲基取代的1,2,4-三氮唑化合物的制备方法

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G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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