一种基于改进YOLOv8的缺陷目标检测方法

本发明涉及工业缺陷检测领域，具体为一种基于改进YOLOv8的缺陷目标检测方法，其中YOLOv8网络包括：主干网络、特征图融合层和预测头；所述主干网络中嵌入CBAM注意力机制，用于细化特征图增强和交互融合特征表达，提升网络对微小缺陷特征提取准确率；所述特征图融合层加入BiFPN网络将从所述主干网络中各层级提取的特征图进行有效融合；所述预测头用于完成最终的目标检测和分类任务，解耦的预测头部可以加速模型收敛，提高检测精度；在主干网络中，还集成了深度可分离卷积、膨胀卷积和特征金字塔池化加速模块，以进一步增强特征表征的能力；采用EIOU损失函数来计算损失提高模型收敛速度和回归结果的准确度，从而进行目标检测。