一种基于改进YOLOv8-seg芯片表面缺陷分割模型及其训练方法和应用

本发明公开了一种基于改进YOLOv8‑seg芯片表面缺陷分割模型及其训练方法和应用，搭建改进YOLOv8‑seg分割检测模型的网络，其中，Backbone模块包括多层的ShuffleNetV2网络结构，对图片进行多次卷积处理，提取出3个有效特征层；Neck模块采用Concat_SDI网络结构和EMA注意力机制网络结构，利用Concat_SDI网络结构对Backbone模块输出的有效特征层进行多层次特征融合得到特征图，利用EMA注意力机制网络结构对特征图进行特征加权；head模块为分割头，基于Neck模块的输出结果，以输出最终的特征信息；在完成改进YOLOv8‑seg分割检测模型的网络结构搭建后，进行训练、验证以及测试。本发明利用改进yolov8‑seg分割检测模型对芯片表面缺陷进行精准分割、检测，尤其是面对复杂背景和低对比度缺陷时，仍然能够保证检测的精度。