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导读 我们提出了一种基于ACYOLOv5的新型纺织缺陷检测方法。 将空洞空间金字塔池化（ASPP）模块引入YOLOv5主干网络中， 提出了squeeze-and-excitation（CSE）通道注意力模块，并将其引入到YOLOv5主干网络中。 摘要 面对复杂纺织纹理背景下检测问题以及不同尺寸和类型的缺陷，常用的目标检测网络在处理目标尺寸方面存在局限性，并且其稳定性和抗干扰能力相对较弱。因此，当目标类型更加多样时，可能会发生误检或漏检的情况。为了满足纺织缺陷检测的严格要求，我们提出了一种基于ACYOLOv5的新型纺织缺陷检测方法。该方法充分考虑了纺织品特有的光学特性、纹理分布、成像特性和检测需求。首先，我们将空洞空间金字塔池化（ASPP）模块引入YOLOv5主干网络中，并使用不同膨胀率的卷积核对特征图进行池化，从而从具有不同感受野的特征图中获得多尺度特
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