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DCD-YOLOv8n:一种高效的钢材表面缺陷检测算法
1
作者
梁礼明
陈康泉
+2 位作者
钟奕
龙鹏威
冯耀
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期117-127,共11页
针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块...
针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块,通过自适应机制建模多维度特征,以提升检测精度;三是采用可变形多头注意力机制,动态调整注意力的形状和范围,有效应对形态多样和结构复杂的缺陷特征,从而提升检测性能。在Severstal和NEU-DET钢材缺陷数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,DCD-YOLOv8n算法的mAP分别提高2.4个百分点和1.9个百分点;参数量和复杂度分别降低0.5×10^(6)和1.9×10^(9);FPS分别提升22帧和7帧。实验结果表明,该算法在平衡计算开销、检测精度和效率方面表现优异,具有一定的实际部署应用价值。
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关键词
缺陷检测
YOLOv8n
多分支特征
聚合
网络
跨维度聚合模块
可变形多头注意力机制
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职称材料
题名
DCD-YOLOv8n:一种高效的钢材表面缺陷检测算法
1
作者
梁礼明
陈康泉
钟奕
龙鹏威
冯耀
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第7期117-127,共11页
基金
国家自然科学基金(51365017,61463018)
江西省自然科学基金(20192BAB205084)
江西省教育厅科学技术研究青年项目(GJJ2200848)。
文摘
针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块,通过自适应机制建模多维度特征,以提升检测精度;三是采用可变形多头注意力机制,动态调整注意力的形状和范围,有效应对形态多样和结构复杂的缺陷特征,从而提升检测性能。在Severstal和NEU-DET钢材缺陷数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,DCD-YOLOv8n算法的mAP分别提高2.4个百分点和1.9个百分点;参数量和复杂度分别降低0.5×10^(6)和1.9×10^(9);FPS分别提升22帧和7帧。实验结果表明,该算法在平衡计算开销、检测精度和效率方面表现优异,具有一定的实际部署应用价值。
关键词
缺陷检测
YOLOv8n
多分支特征
聚合
网络
跨维度聚合模块
可变形多头注意力机制
Keywords
defect detection
YOLOv8n
diverse branch block efficient layer aggregation network
cross-dimensional integration module
deformable multi-head attention mechanism
分类号
TP391 [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
DCD-YOLOv8n:一种高效的钢材表面缺陷检测算法
梁礼明
陈康泉
钟奕
龙鹏威
冯耀
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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职称材料
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