小缺陷检测更精准
为小尺度缺陷增设检测层，并引入注意力机制与改进损失，实现对PCB表面缺陷的高精度识别。
Wu, Yanyan · Faxiang, Chen · 王亚杰
Lecture Notes in Computer Science 2025
模型增加了160×160的小目标检测层，并移除20×20大目标检测层，增强了对小尺寸缺陷的识别能力。
在骨干网C3模块中集成CBAM注意力，并在骨干网末端加入SE注意力，优化了特征提取效率。
采用归一化Wasserstein距离作为损失函数，常数C设为20，进一步提升检测性能。
与SSD、YOLOX、YOLOv5s、YOLOv8s、YOLOv11s等方法相比，本方法提高了精度和参数效率。