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基于改进YOLOv8的汽车门板紧固件检测算法
被引量:
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作者
王晓辉
贾韫硕
郭丰娟
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期298-306,共9页
针对汽车门板紧固件在复杂场景下存在的检测准确度较低和实时性较差的问题,提出一种小目标改进算法YOLOv8-SOD(small object detection)。在主干网络引入SPD(space-to-depth)模块和自适应权重分配模块,在算法的颈部网络输出位置增加选...
针对汽车门板紧固件在复杂场景下存在的检测准确度较低和实时性较差的问题,提出一种小目标改进算法YOLOv8-SOD(small object detection)。在主干网络引入SPD(space-to-depth)模块和自适应权重分配模块,在算法的颈部网络输出位置增加选择性注意力模块,将CIOU损失函数替换为MPDIOU损失函数。实验结果表明,YOLOv8-SOD算法平均检测精度为99.1%,比模板匹配方法和YOLOv8算法分别提高了9.4%、2%,达到了工厂生产流水线的检测标准,具有实用价值。
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关键词
汽车门板紧固件检测
小目标
自适应权重分配
无参注意力
选择性注意力
损失函数
深度学习
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题名
基于改进YOLOv8的汽车门板紧固件检测算法
被引量:
1
1
作者
王晓辉
贾韫硕
郭丰娟
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期298-306,共9页
基金
河北省自然科学基金项目(F2022502002)
中央引导地方科技发展资金基金项目(236Z1707G)。
文摘
针对汽车门板紧固件在复杂场景下存在的检测准确度较低和实时性较差的问题,提出一种小目标改进算法YOLOv8-SOD(small object detection)。在主干网络引入SPD(space-to-depth)模块和自适应权重分配模块,在算法的颈部网络输出位置增加选择性注意力模块,将CIOU损失函数替换为MPDIOU损失函数。实验结果表明,YOLOv8-SOD算法平均检测精度为99.1%,比模板匹配方法和YOLOv8算法分别提高了9.4%、2%,达到了工厂生产流水线的检测标准,具有实用价值。
关键词
汽车门板紧固件检测
小目标
自适应权重分配
无参注意力
选择性注意力
损失函数
深度学习
Keywords
automotive door panel fastener detection
small object
adaptive weight allocation
free attention
selective attention
loss function
deep learning
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YOLOv8的汽车门板紧固件检测算法
王晓辉
贾韫硕
郭丰娟
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
1
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参考文献
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