基于改进YOLOv8模型实现带钢表面缺陷检测的方法、装置、处理器及其可读存储介质

本发明涉及一种基于改进YOLOv8模型实现带钢表面缺陷检测的方法，包括以下步骤：建立带钢表面缺陷数据集；基于YOLOv8n架构构建GSL‑YOLO改进模型；在颈部网络中引入SELayerV1作为通道类型的注意力机制；用轻量级共享卷积检测头LSDECD替换原检测头；训练改进后的GSL‑YOLO模型，对金属表面缺陷进行离线检测。本发明还涉及一种用于实现基于改进YOLOv8模型进行带钢表面缺陷检测的装置、处理器及其可读存储介质。采用了本发明的基于改进YOLOv8模型实现带钢表面缺陷检测的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，提高了带钢表面缺陷检测的精度和效率，降低了模型内存占用与计算开销，适用于资源受限的设备，能够实现实时高效检测。