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一种轻量级道路缺陷检测算法 认领 引用 被引量：1
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作者 路成龙 庆光蔚 +1 位作者 孙勇 倪大进 《汽车工程学报》 2026年第3期395-405,共11页
针对现有道路缺陷检测方法精度不足、参数量较大且不利于边缘部署等问题,提出一种轻量级道路缺陷检测算法RDD-YOLOv8。设计主干网络RepHGNetV2,保证检测精度的同时提高轻量化水平。引入SimAM注意力机制,提高算法的整体性能。在Neck中引... 针对现有道路缺陷检测方法精度不足、参数量较大且不利于边缘部署等问题,提出一种轻量级道路缺陷检测算法RDD-YOLOv8。设计主干网络RepHGNetV2,保证检测精度的同时提高轻量化水平。引入SimAM注意力机制,提高算法的整体性能。在Neck中引入GSConv,构建VoVGSCSP模块,形成Slimneck结构,进一步提高算法的轻量化水平。采用RDD-2022数据集进行试验,RDD-YOLOv8相对改进前YOLOv8n算法,mAP0.5及mAP0.5∶0.95均提高0.7个百分点,Flops下降24.7%,Params下降29.2%,增强了实时检测性能。 展开更多
关键词 道路缺陷检测 轻量级算法 无参数注意力机制 Slimneck模块 主干网络
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多尺度融合的轻量级钢材表面缺陷检测 认领 引用 被引量：3
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作者 杨本臣 李世熙 +1 位作者 金海波 康洁 《计算机系统应用》 2024年第11期58-67,共10页
钢材表面缺陷的检测质量直接影响工业生产安全性和机器性能质量,现实工厂钢材质量把控受限于设备条件,在实现高精度强实时的检测效果仍面临着挑战.为了解决这一问题,提出一种多尺度融合的轻量级YOLOv8n检测算法.首先引入一种结合HGnetv2... 钢材表面缺陷的检测质量直接影响工业生产安全性和机器性能质量,现实工厂钢材质量把控受限于设备条件,在实现高精度强实时的检测效果仍面临着挑战.为了解决这一问题,提出一种多尺度融合的轻量级YOLOv8n检测算法.首先引入一种结合HGnetv2与RepConv的轻量级多尺度融合主干网络(RepHGnetv2),提高Backbone的特征提取能力与泛化能力同时降低了模型的复杂度;在Head部分,利用ADown下采样模块替换原算法的普通卷积(Conv),降低计算量并提高语义保留能力;最后将原算法的Loss函数替换为SlideLoss,改善样本之间不平衡的问题.在NEU-DET数据集上进行消融与对比实验,改进算法与原算法相比, mAP@0.5提升6.7%, Precision提升9.3%,模型大小下降25.5%,计算量下降了17.2%, FPS也有一定的提升;并在VOC2012数据集上进行了通用性对比实验,实验结果表明改进算法可以有效提高缺陷检测精度与效率,同时具有较好的通用性. 展开更多
关键词 钢材表面缺陷检测 轻量级YOLOv8n RepHGnetv2 ADown SlideLoss
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