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基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装缺陷检测算法
1
作者
向硕
曾水玲
+1 位作者
贺刚健
林方聪
《包装与食品机械》
北大核心
2025年第4期1-12,共12页
针对酒品包装检测算法在质检任务中存在的精度低、速度慢、复杂度高导致部署性不佳等问题,提出一种基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装检测算法。在主干网络的SPPF模块中增加平均池化支路,对EMA注意力机制进行结构补强,扩增可变核大尺度...
针对酒品包装检测算法在质检任务中存在的精度低、速度慢、复杂度高导致部署性不佳等问题,提出一种基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装检测算法。在主干网络的SPPF模块中增加平均池化支路,对EMA注意力机制进行结构补强,扩增可变核大尺度卷积支路,并将其嵌入到SPPF模块中作为输出端;结合ADown和HWD2种下采样方法,作为新的下采样模块以减少冗余参数,并保持更丰富的特征信息,加强模型特征表达能力;采用卷积权重共享策略,对检测头进行轻量化改进,并结合深度可分离卷积和分组卷积的模块组合,进一步降低模型复杂度;采用Focaler-PIoU损失函数优化定位损失,加速算法收敛。采用自制酒品包装数据集进行训练和验证,并在阿里云天池的瓶装白酒瑕疵品公开数据集上进行泛化性测试。试验结果表明,相较于基准模型YOLOv8n,改进算法在mAP50,mAP50-95上,分别提高3.5,4.8个百分点,在参数量和计算量上,分别降低33.3%,37.0%;在瓶装白酒瑕疵品公开数据集上,改进算法在mAP50,mAP50-95上分别提高1.5,1.1个百分点,验证改进算法的泛化性。研究为酒品包装的质量检测提供理论支持。
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关键词
包装检测
缺陷检测
深度学习
YOLOv8
轻量化
注意力机制
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职称材料
题名
基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装缺陷检测算法
1
作者
向硕
曾水玲
贺刚健
林方聪
机构
吉首大学通信与电子工程学院
出处
《包装与食品机械》
北大核心
2025年第4期1-12,共12页
基金
国家自然科学基金项目(61966014)
湖南省自然科学基金项目(2024JJ7413)
+1 种基金
湖南省研究生科研创新项目(QL20230255,CX20221107)
吉首大学科研项目(JGY2023071,JDX202409,JDX202420)。
文摘
针对酒品包装检测算法在质检任务中存在的精度低、速度慢、复杂度高导致部署性不佳等问题,提出一种基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装检测算法。在主干网络的SPPF模块中增加平均池化支路,对EMA注意力机制进行结构补强,扩增可变核大尺度卷积支路,并将其嵌入到SPPF模块中作为输出端;结合ADown和HWD2种下采样方法,作为新的下采样模块以减少冗余参数,并保持更丰富的特征信息,加强模型特征表达能力;采用卷积权重共享策略,对检测头进行轻量化改进,并结合深度可分离卷积和分组卷积的模块组合,进一步降低模型复杂度;采用Focaler-PIoU损失函数优化定位损失,加速算法收敛。采用自制酒品包装数据集进行训练和验证,并在阿里云天池的瓶装白酒瑕疵品公开数据集上进行泛化性测试。试验结果表明,相较于基准模型YOLOv8n,改进算法在mAP50,mAP50-95上,分别提高3.5,4.8个百分点,在参数量和计算量上,分别降低33.3%,37.0%;在瓶装白酒瑕疵品公开数据集上,改进算法在mAP50,mAP50-95上分别提高1.5,1.1个百分点,验证改进算法的泛化性。研究为酒品包装的质量检测提供理论支持。
关键词
包装检测
缺陷检测
深度学习
YOLOv8
轻量化
注意力机制
Keywords
packaging inspection
defect detection
deep learning
YOLOv8
lightweight
attention mechanism
分类号
TB487 [一般工业技术—包装工程]
TH165.4 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv8n改进的轻量化酒品包装缺陷检测算法
向硕
曾水玲
贺刚健
林方聪
《包装与食品机械》
北大核心
2025
0
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