基于改进YOLOv5模型的工业产品多类型表面缺陷检测方法

本发明提供基于改进YOLOv5模型的工业产品多类型表面缺陷检测方法，涉及计算机视觉与深度学习技术领域，包括，S1.构建表面缺陷数据集，采用深度学习生成对抗网络生成缺陷图像，使用改进的深度卷积生成对抗网络进行数据集扩充，通过在生成器中引入自我注意力机制提高生成图像的结构和细节准确性，判别器中引入通道注意力机制以增强对真实图像与生成图像的区分能力，从而生成多样且高质量的缺陷图像。该基于改进YOLOv5模型的工业产品多类型表面缺陷检测方法，通过采用生成对抗网络生成多样且高质量的缺陷图像，显著扩充了训练数据集，保证了数据样本的均衡分布，为模型训练提供了充足的高质量样本支持，进而提升了检测精度。