最新缺陷检测模型：EPSC-YOLO（YOLOV9改进）

目录

引言：工业缺陷检测的挑战与突破

一、EPSC-YOLO整体架构解析

二、核心模块技术解析

1. EMA多尺度注意力模块：让模型"看得更全面"

2. PyConv金字塔卷积：多尺度特征提取利器

3. CISBA模块：通道-空间注意力再进化

4. Soft-NMS：更智能的重叠框处理

三、实验结果：全面领先的检测性能

1. 数据集特性分析

2. 消融实验：模块贡献度分析

3. 对比实验：SOTA模型全面超越

四、代码实现关键点

1. CISBA模块PyTorch实现

2. PyConv3自定义卷积

五、结论与展望

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引言：工业缺陷检测的挑战与突破

在工业制造领域，表面缺陷检测是确保产品质量的关键环节。传统检测方法依赖人工目检，存在效率低、成本高、漏检率高等问题。近年来基于深度学习的YOLO系列算法虽取得显著进展，但在复杂背景、多尺度小目标及低对比度缺陷检测上仍面临挑战。本文提出的EPSC-YOLO算法通过四大创新模块，在NEU-DET和GC10-DET数据集上将mAP@50提升2-2.4%，mAP@50:95提升2.4-5.1%，实现精度与速度的双重突破。

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