一种基于目标检测的预制构件外表缺陷检测分类方法

本发明提供一种基于目标检测的预制构件外表缺陷检测分类方法，对YOLOV8深度学习网络模型进行改进，在Backbone网络中将RepGhost瓶颈结构集成到C2f模块中，记为C2f_RepGhost模块；在Neck网络中添加EMA注意力机制模块，并将PAFPN网络结构替换为BiFPN_Concat网络结构；在Head网络中对边界框回归损失函数进行优化。本发明利用上述改进有效提高了对预制构件中外表缺陷的检测效率和精度。