《表2 不同模型在测试集上的性能对比》

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《基于S-YOLOV3模型的织物实时缺陷检测算法》

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将YOLOV3模型与现有的缺陷检测模型进行对比，结果如表2所示。在FID和YID数据集上对YOLOV3模型进行测试，通过对检测结果取均值来表征最终的实验结果。文献[16]提出了一种应用GAN(Generative Adversarial Networks）和Faster R-CNN(Faster Region-CNN）的织物缺陷识别模型。文献[17]提出了一种基于YOLOV2模型的缺陷检测模型。从表2可以看到，YOLOV3模型的mAP和FPS均高于GAN+Faster-RCNN；对于YOLOV2模型，YOLOV3模型的mAP较高但FPS较低。