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基于改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法
被引量：
7
1
作者
黄啸
吴龙
+1 位作者
黎尧
吕宏泽
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S02期201-208,共8页
单阶段目标检测网络特征融合性能不足,且型钢生产现场计算资源受限,导致型钢表面缺陷检测精度较低。针对上述问题,提出一种改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法。首先,提出一种轻量级双路并行注意力模块并将该模块引入YOLOX-s,以...
单阶段目标检测网络特征融合性能不足,且型钢生产现场计算资源受限,导致型钢表面缺陷检测精度较低。针对上述问题,提出一种改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法。首先,提出一种轻量级双路并行注意力模块并将该模块引入YOLOX-s,以提高网络对缺陷特征的敏感度和提升有效特征的提取效率;其次,在Neck中构建双向特征金字塔网络(BiFPN)加权特征融合路径,促进浅层细节特征与深层语义特征的交互融合,强化网络特征融合能力,并在网络中引入深度可分离卷积(DSC)对模型进行轻量化处理;最后,将模型的边界框回归损失函数替换为完全交并比(CIoU)损失,加快模型收敛,提升预测框的定位精度。在NEU-DET数据集上的实验结果表明,所提算法的平均精度均值(mAP)达到了74.6%,比原始YOLOX-s提升了4.8个百分点,推理帧率达到75.2 frame/s,能够满足实时性检测的需求;生产现场采集的型钢数据集进一步验证了所提算法的可行性。
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关键词
YOLOX-s
双向特征金字塔网络
并行注意力
完全交并比
损失
深度可分离卷积
型钢表面缺陷检测
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职称材料
题名
基于改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法
被引量：
7
1
作者
黄啸
吴龙
黎尧
吕宏泽
机构
福建农林大学机电工程学院
三明学院机电工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S02期201-208,共8页
基金
福建省科技重大专项(2022HZ026025)
福建省2023年揭榜挂帅成果转化项目(2023T0101)
+1 种基金
福建省高校创新团队发展计划项目(IRTSTFJ)
中央引导地方科技发展专项(2022L3044,2021L3029)。
文摘
单阶段目标检测网络特征融合性能不足,且型钢生产现场计算资源受限,导致型钢表面缺陷检测精度较低。针对上述问题,提出一种改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法。首先,提出一种轻量级双路并行注意力模块并将该模块引入YOLOX-s,以提高网络对缺陷特征的敏感度和提升有效特征的提取效率;其次,在Neck中构建双向特征金字塔网络(BiFPN)加权特征融合路径,促进浅层细节特征与深层语义特征的交互融合,强化网络特征融合能力,并在网络中引入深度可分离卷积(DSC)对模型进行轻量化处理;最后,将模型的边界框回归损失函数替换为完全交并比(CIoU)损失,加快模型收敛,提升预测框的定位精度。在NEU-DET数据集上的实验结果表明,所提算法的平均精度均值(mAP)达到了74.6%,比原始YOLOX-s提升了4.8个百分点,推理帧率达到75.2 frame/s,能够满足实时性检测的需求;生产现场采集的型钢数据集进一步验证了所提算法的可行性。
关键词
YOLOX-s
双向特征金字塔网络
并行注意力
完全交并比
损失
深度可分离卷积
型钢表面缺陷检测
Keywords
YOLOX-s
Bi-directional Feature Pyramid Network(BiFPN)
parallel attention
Complete Intersection over Union(DIoU)loss
depthwise separable convolution
steel surface defect detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法
黄啸
吴龙
黎尧
吕宏泽
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
7
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参考文献
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