【算法介绍】 基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。该系统利用YOLOv8算法，该算法以其高效、准确和实时检测的特点著称。 NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源，涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷，包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕，每种缺陷均有大量样本，确保了模型的全面性和准确性

💡💡💡本文改进内容： 通过各个YOLOv9魔术师专栏改进点提升原始网络检测精度，目前跑完的实验有： 1）超轻量高效动态上采样DySample 2）基于 Haar 小波的下采样（HWD） YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测

💡💡💡本文摘要：一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测， 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显 目录 1.轻量且高效的YOLO 1.1 SCRB介绍 1.1.1 ScConv介绍  1.2 GSConvns  1.3 od_mobilenetv2_050 1.4  对应yaml 2.实验结果 3.源码获取 1.轻量且高效的YOLO 轻量

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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on  09 20 09:18:10 2018 @author work_ouyang@163.com """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np dN=[] dE=[] dU=[] path="CUT018531.ppp" #输入的文件，PPP结果文件 wi