基于改进YOLOv7网络的热轧带钢缺陷识别方法及系统

本公开提供了基于改进YOLOv7网络的热轧带钢缺陷识别方法及系统，涉及热轧带钢图像识别技术领域，获取待识别的热轧带钢表面图像输入至改进的YOLOv7网络模型进行缺陷识别，输出热轧带钢表面缺陷类型；其中，改进YOLOv7网络模型，引入VSS Block模块，使得轧带钢表面图像分别进入两条并行的分支进行特征提取，一条分支对图像进行深度可分离卷积操作以及2D‑Selective‑Scan操作，对图像进行选择性空间扫描，提取空间特征，另一条分支通过线性层提取线性特征，将两条分支的输出进行融合后输入至坐标注意力模块，通过在不同的空间位置上赋予不同的权重，输出特征图，最终得到热轧带钢表面缺陷类型。