Steel-CGA: Channel-Spatial-Semantic Attention and Grouped Dilated Fusion for Real-Time Steel Surface Defect Detection
यह शोध पत्र Steel-CGA का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का YOLO26s-आधारित डिटेक्टर है जो वास्तविक समय में स्टील की सतह के दोषों का पता लगाने की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करने और गणनात्मक लागत को कम करने के लिए चैनल-स्थानिक-सिमेंटिक अटेंशन (Channel-Spatial-Semantic Attention), ग्रुपड डाइलेटेड रेसिडुअल फ्यूजन (Grouped Dilated Residual Fusion) और एडेप्टिव डाउनसैंपलिंग (Adaptive Downsampling) मॉड्यूल को एकीकृत करता है।