改进YOLOv4算法用于结构用锯材表面缺陷检测研究

本文提出了一种改进的YOLOv4算法，用于结构用锯材表面缺陷的快速自动检测。本算法加入自适应特征融合模块(ASFF)，解决了不同特征尺度间的不一致性，同时提高了算法的测试精度。本文采用YOLOv3、YOLOv4及改进的YOLOv4对1052张结构用锯材表面缺陷样本图像进行对比测试，结果表明，改进的YOLOv4算法比原先算法具有更高的测试精度和更好的缺陷检测效果。