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基于改进YOLOv8s的鼓形滚子表面缺陷检测算法 被引量:11
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作者 王安静 袁巨龙 +2 位作者 朱勇建 陈聪 吴金津 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期370-380,387,共12页
为了提高鼓形滚子表面微小瑕疵缺陷检测的精确率和召回率,增强模型对小目标缺陷的检测能力,针对YOLOv8s网络,提出细粒化卷积模块SPD-Conv来代替卷积下采样,细粒化地提取小缺陷的特征.在特征融合模块,引入GFPN特征融合模块,增强相邻层级... 为了提高鼓形滚子表面微小瑕疵缺陷检测的精确率和召回率,增强模型对小目标缺陷的检测能力,针对YOLOv8s网络,提出细粒化卷积模块SPD-Conv来代替卷积下采样,细粒化地提取小缺陷的特征.在特征融合模块,引入GFPN特征融合模块,增强相邻层级间的跨尺度连接和同尺度下的跨层连接,有助于小目标特征信息在卷积网络的传递.在头部增加小目标检测层,提高模型对小缺陷的检测能力.在损失函数方面,利用动态非单调聚焦的Wise-IOU的边界框损失函数替换CIOU,在加快网络收敛的同时,提高网络检测的精度.在自制的鼓形滚子缺陷数据集上进行测试,结果表明,改进的YOLOv8s在倒角数据集、侧面数据集、端面数据集的mAP@0.5分别达到0.911、0.983、0.935,相比于YOLOv8s,m AP@0.5分别提高了6.4%、3.3%、4%,精确度和召回率也有一定的提升,平均每张图片的检测时间为23 ms.与原模型相比,改进的YOLOv8s对小目标缺陷有更好的定位能力和检测精度,检测速度能够满足工业大批量检测的要求. 展开更多
关键词 鼓形滚子 缺陷检测 YOLOv8s 细粒化卷积 广义的特征金字塔网络(GFPN) Wise-IOU
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基于YOLOv8s模型改进的道路交通目标检测方法研究
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作者 桑嘉更 张志佳 +2 位作者 肖传民 罗海波 张俊摇 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期294-307,共14页
红外图像目标检测在交通领域中有很重要的应用价值,然而,由于红外图像存在分辨率低、缺乏颜色信息、对比度差、特征模糊的特点,导致现有模型在检测红外车辆与行人时精度不高。为此,文中对YOLOv8s进行了改进,首先对特征融合机制进行改进... 红外图像目标检测在交通领域中有很重要的应用价值,然而,由于红外图像存在分辨率低、缺乏颜色信息、对比度差、特征模糊的特点,导致现有模型在检测红外车辆与行人时精度不高。为此,文中对YOLOv8s进行了改进,首先对特征融合机制进行改进,在网络中添加小目标检测层,充分利用目标的浅层特征信息,提高对小目标检测的准确性。其次引入了SPD(Space to Depth)细粒化模块来代替YOLOv8s中的3×3卷积进行下采样,避免了3×3卷积下采样导致红外图像细粒度信息丢失。并且还设计了一个新的混合注意力机制,使网络更好地聚焦感兴趣的区域,减少背景对行人和车辆检测的干扰,增强模型对目标特征的关注度。最后使用Focal EIOU损失函数代替CIOU损失函数,改善了CIOU在特殊情况失效和正负样本不平衡的问题。在交通场景红外图像数据集FLIR_ADAS_v2上进了行实验,验证了算法的有效性。与YOLOv8s相比,改进后的模型mAP@0.5从83.4%提升到了89.3%。 展开更多
关键词 YOLOv8s 目标检测 注意力机制 损失函数 细粒化卷积 红外图像
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