Yolo-ads: un algoritmo mejorado yolv8 para la detección de defectos en superficies metálicas
Autores: Gui, Zili; Geng, Jianping
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Yolo-ads: un algoritmo mejorado yolv8 para la detección de defectos en superficies metálicas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Problemas
Variabilidad
YOLOv8n
Algoritmo
Características
Precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
Abordando problemas como la susceptibilidad a la interferencia de fondo y la variabilidad en las escalas de características de defectos de grano fino en superficies metálicas, así como la relativamente poca versatilidad del modelo base YOLOv8n, este estudio propone un algoritmo YOLO-ADS para la detección de defectos en superficies metálicas.
Descripción
Abordando problemas como la susceptibilidad a la interferencia de fondo y la variabilidad en las escalas de características de defectos de grano fino en superficies metálicas, así como la relativamente poca versatilidad del modelo base YOLOv8n, este estudio propone un algoritmo YOLO-ADS para la detección de defectos en superficies metálicas.