基于改进YOLOv8骨干网络的木板封边缺陷模型优化方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv8骨干网络的木板封边缺陷模型优化方法，引入动态非单调聚焦机制，使用离群度代替IoU对锚框进行质量评估，离群度越小代表锚框的质量越高，为减少低质量样本对模型的影响，WIoU为高离群度样本分配低的梯度增益，通过这种梯度增益分配策略，减少低质量样本的有害影响，用离群度β构造非单调聚焦系数r来计算损失。本发明采用WIoU损失函数相比其他损失函数能够有效的减少模型训练中的回归误差损失，有效提高模型在缺陷检测上的性能。