基于改进YOLO的织物印染瑕疵多尺度轻量化检测方法及系统

本申请涉及织物印染瑕疵检测领域，公开了基于改进YOLO的织物印染瑕疵多尺度轻量化检测方法及系统，包括以下步骤：首先，采集织物印染瑕疵图片，并对采集到的图片按照对应的瑕疵类别进行标注与数据集划分，构建样本图像数据；随后对样本图像数据进行数据增强；在模型结构上，结合多尺度上下文聚合模块、多尺度上下文扩散融合金字塔网络、C3‑Star模块以及Efficient Local Attention，对YOLOv5模型进行结构创新，获得改进的YOLOv5s模型。本发明通过针对织物印染瑕疵多尺度的特点，使用多尺度上下文聚合模块获取缺陷特征的全局上下文特征，并利用多尺度上下文扩散融合金字塔网络将这些全局上下文特征扩散到各个检测尺度，提升模型对多尺度目标的检测能力。