一种基于改进YOLOv11的纺织产品瑕疵识别方法

本发明为一种基于改进YOLOv11的纺织产品瑕疵识别方法，包括采集纺织产品瑕疵图像数据集；进行预处理；划分为训练集和验证集；将MConv引入YOLOv11主干网络中，在C2PSA模块后添加CCIAP模块并在路径聚合网络中应用BiFPN；通过YOLO Head进行预测得到N个预测特征图；计算网络整体损失，并反向传播来优化网络参数；通过网络对验证集图像预测来输出各个类别的AP值；重复上述步骤得到训练完成的YOLOv11网络；使用训练后的检测器对测试图像或视频进行检测，得到检测结果。本发明在YOLOv11网络中引入MConv扩大感受野，并在C2PSA后添加CCIAP模块来提高特征提取能力，同时将BiFPN应用于Neck层来加强特征融合能力，在不影响推理速度的情况下，提高对目标检测的精度，实现对纺织产品瑕疵的实时检测。