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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