换一批改进的MobileNetV3热轧钢带表面缺陷分类算法
Improved MobileNetV3 hot-rolled strip surface defect classification algorithm
摘要热轧制品在工业制造领域有着重要作用,针对其在生产中的表面缺陷问题,提出了一个基于MobileNetV3 算法改进的热轧钢带表面缺陷分类算法,通过引入改进的置换注意力机制SAMM替换原模型中的SE注意力机制,在降低参数量的同时提高分类准确率.同时,引入Mish激活函数来替换原模型中的Hard-Swish激活函数,进一步提高分类准确率.将两者结合,构造新的Bneck模块,在此基础上构造新的A-MobileNetV3 热轧钢带表面缺陷分类算法.使用NEU-CLS热轧钢带表面缺陷数据集进行分类实验,实验结果表明,改进后的算法分类准确率达到了99.44%,相比于原模型提高了5.74%,而参数量仅为10.35 MB,相比于原模型减少了35.59%.表明改进后的分类算法可以胜任热轧钢带表面缺陷分类的任务.
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关键词
图像分类MobileNetV3 算法注意力机制激活函数image classificationMobileNetV3 algorithmattention mechanismactivation function
分类号
TP391.4
DOI
10.3969/j.issn.1673-2944.2023.05.005
发布时间
2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
云南省大学生创新创业训练计划项目（2021106740066）
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