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作者：荣强;田启川;谭润;
单位：北京建筑大学电气与信息工程学院;北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室;
摘要：提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法，该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构，实现了轻量化改进，提升了网络速度。其次，对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进，有效提升了模型对缺陷部位的关注度，减少了背景的干扰。成功构建了一种重颈部轻主干的轻量化模型LW-Yolov5。最后，通过构建损失函数，使用双重知识蒸馏策略对新模型进行训练。结果表明：新模型的计算量和参数量分别减少了52.8%和49.5%,CPU推理速度提高了31.6%，检测速度为20.4 FPS,GPU检测速度达到了137 FPS，模型体积仅为7.1 MB，更易于部署，且快速性优于当前主流的单阶段检测网络。在大规模木材缺陷数据集上的平均检测精度m AP为82.5%，检测精度较高。
关键词：木材缺陷;;缺陷检测;;Yolov5算法;;轻量化网络;;知识蒸馏
基金资助：北京建筑大学研究生教育教学质量提升项目（J2022012）
