CFIS-YOLO: A Lightweight Multi-Scale Fusion Network for Edge-Deployable Wood Defect Detection

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内容提要

本研究提出CFIS-YOLO模型,旨在解决木材缺陷检测中的高成本和主观性问题。该模型通过增强结构和新损失函数,提高了多尺度特征融合和小物体定位能力,在公共数据集上达到了77.5%的mAP,验证了其在资源受限环境中的有效性。

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