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基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法 被引量：3
1
作者 赵海丽 许修常 潘宇航 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期101-111,共11页
为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级... 为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。 展开更多
关键词 车辆检测 yolov7-tiny算法 深度强力残差卷积块 轻量级高效层聚合网络模块
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基于改进YOLOv7-Tiny的变电设备红外图像识别 被引量：2
2
作者 邓长征 刘明泽 +2 位作者 付添 弓萌庆 骆冰洁 《红外技术》 北大核心 2025年第1期44-51,共8页
针对复杂背景下变电设备红外图像目标识别精度不高、识别速度慢的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7-Tiny的变电设备红外图像识别算法。首先,引入轻量级瓶颈结构GhostNetV2 BottleNeck替换部分CBS模块构建轻量级高效聚合网络L-ELAN(Light... 针对复杂背景下变电设备红外图像目标识别精度不高、识别速度慢的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7-Tiny的变电设备红外图像识别算法。首先,引入轻量级瓶颈结构GhostNetV2 BottleNeck替换部分CBS模块构建轻量级高效聚合网络L-ELAN(Lightweight-Efficient Layer Aggregation Network),同时在特征提取阶段嵌入CA(Coordinate Attention)注意力机制,在降低网络参数量的同时加强网络对目标关键特征的提取,提升检测精度;将网络坐标损失函数替换为SIoU Loss,以提升锚框定位精度和网络收敛速度;在变电设备红外数据集上进行测试,结果表明,改进后网络的精确率达到96.28%,检测速率达到26.42 frame/s,模型大小降低至7.82 M。与YOLOv7-Tiny原算法相比较,本文算法在提升识别精度的同时将检测速率提升21.69%,模型大小减少36.89%,可以满足变电站设备的精准实时识别要求,为后续的变电站设备故障诊断奠定基础。 展开更多
关键词 变电设备 红外图像识别 yolov7-tiny 注意力机制 轻量化
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基于YOLOv7-Tiny的轻量化钢材表面缺陷检测方法 被引量：1
3
作者 赵曙光 易文 陆小辰 《东华大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期194-202,共9页
为实现快速且精准的钢材表面缺陷检测,提出一种基于YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法。为优化主干提升检测精度和速度,基于Transformer模块构建轻型TGS-SPPCFSPC结构,替代SPPCSPC。此外,引入Mish激活函数以增强模型的表征能力;引入Slim-Nec... 为实现快速且精准的钢材表面缺陷检测,提出一种基于YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法。为优化主干提升检测精度和速度,基于Transformer模块构建轻型TGS-SPPCFSPC结构,替代SPPCSPC。此外,引入Mish激活函数以增强模型的表征能力;引入Slim-Neck作为新的颈部,在保持检测精度的同时,有效地缩减模型规模和计算量。将SPD卷积与SimAM相结合作为新头部,加强对低分辨率小目标的检测能力。在NEU-DET和GC10-DET上的试验结果表明,改进算法在表现上优于数十种先进网络。相比于原始算法,改进算法在NEU-DET上,m_(AP)提升了7%,GFLOPS减少了2.5 G(Giga),参数减少了3 M(Mega),特别是小目标检测效果显著提高。在GC10-DET上,m_(AP)提升了3%,FPS达125。两者试验结果表明,提出的方法在缺陷检测领域表现出色,而且轻量化设计使其更适用于多种场景。 展开更多
关键词 钢材表面缺陷检测 yolov7-tiny TGS-SPPCFSPC 小目标 轻量化
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基于改进YOLOv7-tiny的硅钢片表面缺陷检测算法 被引量：1
4
作者 李克讷 陈福丁 +2 位作者 李永革 樊香所 陈健民 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第2期171-176,共6页
针对硅钢片表面缺陷检测容易出现漏检、检测区域不准确、多重检测等问题,提出一种改进YOLOv7-tiny的硅钢片表面缺陷检测算法:SMCS-YOLOv7 tiny算法。首先,基于SimAM注意力机制构建ELAN-SIM模块,增强模型对目标特征信息的提取能力;其次,... 针对硅钢片表面缺陷检测容易出现漏检、检测区域不准确、多重检测等问题,提出一种改进YOLOv7-tiny的硅钢片表面缺陷检测算法:SMCS-YOLOv7 tiny算法。首先,基于SimAM注意力机制构建ELAN-SIM模块,增强模型对目标特征信息的提取能力;其次,使用Mish激活函数代替原网络中的Leaky ReLU激活函数,提高模型的非线性特征提取能力;再次,在Neck层添加CoordConv模块,增强模型的空间感知能力;最后,采用SIoU损失函数加快模型收敛速度。实验结果表明,SMCS-YOLOv7 tiny算法在硅钢片缺陷数据集上的准确度P、召回率R、mAP@0.5分别达到88%、78.1%和85.7%,较原YOLOv7-tiny算法分别提高了2.2%、3%和2.5%。相比传统的硅钢片表面缺陷检测方法,提出的算法实现了更精准检测效果。 展开更多
关键词 缺陷检测 yolov7-tiny 注意力机制 空间感知 损失函数
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基于改进YOLOv7-tiny的PCB缺陷检测算法
5
作者 侯培国 韩超明 +1 位作者 李宁 宋涛 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期167-176,共10页
针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池... 针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池化操作掩盖特征图内部有效信息的问题。提出了全局局部门控感知模块,通过选择性特征融合、局部与全局信息结合的方法,降低颈部网络的参数量。基于DeepPCB数据集进行实验得出,改进后的模型较传统模型精度提升了1.5%,参数量和计算量分别下降了66%和20.6%,模型规模降低了66.3%。改进后的算法识别精度高、参数量少、计算量小,可以为PCB缺陷的快速准确识别提供良好的条件。 展开更多
关键词 PCB表面缺陷检测 yolov7-tiny 多尺度捕获模块 全局局部门控感知模块 轻量化
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基于改进YOLOv7-tiny的轻量级条码检测算法
6
作者 王正家 丁聪 +3 位作者 庄健 肖喆 程培 杨剑东 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第1期71-81,共11页
针对当前复杂工业场景下条码检测精度低、多尺度识别难度大、检测算法复杂度高的问题,本研究提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量级条码检测算法。首先,针对检测算法复杂度高、难部署到嵌入式设备的问题,引入ShuffleNet v2轻量化网络并... 针对当前复杂工业场景下条码检测精度低、多尺度识别难度大、检测算法复杂度高的问题,本研究提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量级条码检测算法。首先,针对检测算法复杂度高、难部署到嵌入式设备的问题,引入ShuffleNet v2轻量化网络并将其结构中步长为2的深度可分离卷积修改为空洞卷积来扩大感受野,修改后作为新的特征提取网络。其次,嵌入CBAM(Convolutional Block Attention Module)轻量级注意力机制提高网络特征提取能力,获取更丰富的语义信息,提升小目标检测精度。最后,采用SIoU损失函数替代原始的CIoU损失函数,增强条码定位能力。实验结果表明,改进后的YOLOv7-tiny模型相比原模型的平均精度和速度分别提升了2.36%和19frame/s、参数量和计算量分别减少了0.9MB和1.9G,满足工业场景下条码检测准确度与速度的要求。 展开更多
关键词 条码 深度学习 目标检测 轻量级 yolov7-tiny
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基于改进YOLOv7-tiny的带钢表面缺陷检测算法 被引量：5
7
作者 阳丽莎 李茂军 +1 位作者 胡建文 王鼎湘 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期208-215,共8页
针对带钢表面缺陷检测任务存在的小目标检测效率低、缺陷定位不准确、检测算法参数量大、难以部署在终端设备上等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny检测算法。首先,使用GSConv替换颈部网络中的标准卷积,基于GSConv设计一种改进的高效聚合... 针对带钢表面缺陷检测任务存在的小目标检测效率低、缺陷定位不准确、检测算法参数量大、难以部署在终端设备上等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny检测算法。首先,使用GSConv替换颈部网络中的标准卷积,基于GSConv设计一种改进的高效聚合网络(ELAN-G),保证带钢表面缺陷特征信息被充分融合同时降低算法的参数量;其次,在预测头和颈部网络之间增加针对低分辨率和小缺陷的SPDConv模块,模块生成一个中间特征图,通过对中间特征图中的小缺陷特征信息进行过滤学习得到最终特征图,以此提高预测头对小缺陷的检测精度;最后,引入MPDIoU损失函数,合理利用边界回归框的几何性质,简化损失函数计算过程并提高缺陷定位精度。实验结果表明,在NEU-DET数据集上,改进算法比其他6种先进目标检测算法效果更好,性能更均衡,其平均精度均值(mAP)可达74.1%,且参数量和计算量低于所有对比算法,可应用于工业环境中的带钢表面缺陷检测系统。 展开更多
关键词 yolov7-tiny 目标检测 表面缺陷 GSConv MPDIoU
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基于改进YOLOv7-tiny的轻量化道路目标检测算法 被引量：3
8
作者 何泽江 蒋淑霞 柳霞 《汽车技术》 北大核心 2025年第2期9-16,共8页
针对目标检测算法对算力和存储空间的高要求限制其在边缘设备中检测功能实时性的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的轻量化道路目标检测算法。首先,通过K-means++聚类算法生成适合道路目标检测的先验锚框;其次,改进ELAN结构轻量化主... 针对目标检测算法对算力和存储空间的高要求限制其在边缘设备中检测功能实时性的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的轻量化道路目标检测算法。首先,通过K-means++聚类算法生成适合道路目标检测的先验锚框;其次,改进ELAN结构轻量化主干网络,同时提出轻量型多尺度特征(LMS)模块优化颈部网络;最后,使用西格玛线性单元(SiLU)激活函数加速模型收敛,采用MPDIoU损失函数进一步提高检测精度。试验结果表明:改进后的模型参数量减少18.3%,计算量降低15.0%,且所有类别平均检测精度上升1.1%。在Jetson TX2中,使用TensorRT加速后的检测速度达到48帧/s,基本满足道路目标检测的实时性要求。 展开更多
关键词 自动驾驶 yolov7-tiny 道路目标检测 轻量化 Jetson TX2
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改进YOLOv7-Tiny的道路裂缝检测算法 被引量：3
9
作者 王启涵 刘超 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期372-380,共9页
道路裂缝检测是道路工程中的重要环节。针对现阶段道路裂缝检测算法中准确度低、效率低的问题,提出了一种基于YOLOv7-Tiny的轻量型道路裂缝检测算法YOLOv7-TPSF。引入部分卷积PConv,对原网络中耗参量较多的3×3卷积层进行部分替换,... 道路裂缝检测是道路工程中的重要环节。针对现阶段道路裂缝检测算法中准确度低、效率低的问题,提出了一种基于YOLOv7-Tiny的轻量型道路裂缝检测算法YOLOv7-TPSF。引入部分卷积PConv,对原网络中耗参量较多的3×3卷积层进行部分替换,降低模型的参数量,提升模型的训练速度;结合特征融合网络BiFusion Neck与加权特征金字塔BiFPN的优点,提出了新的特征融合模块Bi-FusFPN,减少网络计算量,强化多尺度特征的融合能力;在输出端添加无参注意力机制SimAM,进一步提高大、中、小三类目标的检测能力。实验结果表明,YOLOv7-TPSF算法相较于YOLOv7-Tiny算法,网络参数量与计算量分别减少了31.7%、34.6%,准确度与检测速度分别提高了3.7%、9.7%,一定程度上满足了道路裂缝检测准确性与实时性的需求。 展开更多
关键词 道路裂缝检测 yolov7-tiny 轻量型 注意力机制 特征融合模块Bi-FusFPN
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基于改进YOLOv7-tiny的铝型材表面缺陷检测方法 被引量：3
10
作者 王浚银 文斌 +2 位作者 沈艳军 张俊 王子豪 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期523-534,共12页
针对铝型材表面缺陷具有种类多样、缺陷尺度差异大和小目标缺陷漏检的问题,提出改进的YOLOv7-tiny检测算法.利用残差结构、无参注意力机制(SimAM)、激活函数(FReLU)和裁剪卷积等重构空间金字塔池化模块,捕捉更多的细节信息,加强网络多... 针对铝型材表面缺陷具有种类多样、缺陷尺度差异大和小目标缺陷漏检的问题,提出改进的YOLOv7-tiny检测算法.利用残差结构、无参注意力机制(SimAM)、激活函数(FReLU)和裁剪卷积等重构空间金字塔池化模块,捕捉更多的细节信息,加强网络多尺度学习能力.优化检测层获取更多小目标特征和位置信息,提高网络多尺度缺陷检测能力.引入部分卷积替换高效层聚合网络(ELAN)中的3×3卷积建立轻量化模型,减少计算和训练负担.结合归一化Wasserstein距离(NWD)损失度量相似度,加速网络收敛并提升小目标缺陷检测能力.在天池铝型材数据集上进行测试,结果表明,改进YOLOv7-tiny算法在置信度阈值为0.25时,精确度达到95.0%,召回率达到91.8%,均值平均精度mAP@0.5达到94.5%,检测速度为45帧/s.相较于原算法,改进算法的mAP@0.5提高4.2个百分点,在脏点缺陷上的平均精度AP提高13.1个百分点;改进算法对于低分辨率图像和被干扰图像有更好的检测结果,表明其具备更好的泛化性和抗干扰能力. 展开更多
关键词 铝型材 表面缺陷 小目标检测 SPPCSPC重构 残差结构 yolov7-tiny 归一化Wasserstein距离(NWD)损失
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应用MCCW-YOLOv7-tiny研究轻量级玉米田间杂草识别算法 被引量：1
11
作者 王希如 贾仁山 +4 位作者 曹玉莹 刘银川 高新悦 吴佳鑫 贾银江 《东北农业大学学报》 北大核心 2025年第1期124-138,共15页
针对玉米田间杂草传统目标检测模型存在体积大、实时性差、精准度低、移动端部署难等问题,提出了改进的轻量级目标检测算法MCCW-YOLOv7-tiny。通过将YOLOv7-tiny主干网络CSPDarknet替换为MobileNet V3模块,降低模型冗余和参数量,满足实... 针对玉米田间杂草传统目标检测模型存在体积大、实时性差、精准度低、移动端部署难等问题,提出了改进的轻量级目标检测算法MCCW-YOLOv7-tiny。通过将YOLOv7-tiny主干网络CSPDarknet替换为MobileNet V3模块,降低模型冗余和参数量,满足实时性要求。添加并行网络至主干网络,并在检测头部引入CBAM注意力机制,增强对小目标的关注,提高整体识别精度。损失函数改进为WIoUv3,以动态平衡样本质量,提升模型泛化能力。结果表明:MCCW-YOLOv7-tiny较YOLOv7-tiny,mAP从93.7%提升至95.3%,计算复杂度从13.3 GFLOPs降至6.2 GFLOPs,模型参数量为3.71 M,为复杂环境下的玉米田间杂草检测提供有效技术支持。 展开更多
关键词 yolov7-tiny MobileNet V3 CBAM注意力机制 WIoUv3 玉米 杂草识别
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面向边缘设备的改进YOLOv7-tiny线虫检测模型
12
作者 李耀东 侯文进 +5 位作者 侯华鑫 王秀丽 王东 曲建平 周波 刘璋 《山东农业科学》 北大核心 2025年第10期149-157,共9页
线虫是一种广泛用于生物学研究的模式生物,本研究针对在线虫活性筛选阶段存在个体目标小、易被遮挡以及现有线虫检测模型轻量化性能差、不易在边缘设备部署等问题,提出了一种面向边缘设备的改进YOLOv7-tiny线虫检测模型。采用MobileOne... 线虫是一种广泛用于生物学研究的模式生物,本研究针对在线虫活性筛选阶段存在个体目标小、易被遮挡以及现有线虫检测模型轻量化性能差、不易在边缘设备部署等问题,提出了一种面向边缘设备的改进YOLOv7-tiny线虫检测模型。采用MobileOne网络作为骨干网络,提高模型计算效率;引入广义特征金字塔网络(GFPN)改进Neck层,实现“跳层”与“跨尺度”的自适应融合,从而提供更丰富的图像特征信息;在Neck层引入双层路由注意力机制(BRA),加强对遮挡目标的特征提取能力;在Head层增加第四检测头,提高对小目标的检测能力;利用感知量化方法对模型进行INT8量化处理,并对激活值部分采用非对称量化策略,以降低计算量并实现模型轻量化。将改进后的模型部署在边缘设备Jetson Nano上进行测试,结果表明,改进模型与原模型相比平均精度均值(mAP@0.5)提高了2.7个百分点,计算量(GFLOPs)压缩了67.71%,检测帧率(FPS)提高了23.01%。可见,改进后的模型精度有明显提升,可在边缘设备上实现快速、精准检测线虫目标。 展开更多
关键词 边缘设备 线虫检测 yolov7-tiny 轻量化
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轻量化YOLOv7-tiny的遥感图像小目标检测
13
作者 徐紫窈 杨武 施小龙 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第4期1-11,共11页
针对遥感图像尺度变化大、场景信息复杂、小目标特征信息较少等导致的检测精度较低和当前目标检测模型参数量大、复杂性高导致的检测效率低的问题,该文提出了一种轻量化的YOLOv7-tiny遥感图像检测算法。首先,使用组混洗卷积(group shuff... 针对遥感图像尺度变化大、场景信息复杂、小目标特征信息较少等导致的检测精度较低和当前目标检测模型参数量大、复杂性高导致的检测效率低的问题,该文提出了一种轻量化的YOLOv7-tiny遥感图像检测算法。首先,使用组混洗卷积(group shuffle convolution,GSConv)和VoV-GSCSP模块改进网络颈部,在保持足够检测精度的同时减少模型的计算量和网络结构的复杂性;其次,在预测时采用一种结合注意力机制的动态预测头(dynamic head,DyHead),通过在尺度感知的特征层、空间感知的空间位置及任务感知的输出通道内,结合多头自注意机制,提高目标检测头的性能;最后,利用基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法(normalized Wasserstein distance,NWD)结合基于最小点距离的边界框回归损失函数(minimum points distance intersection over union,MPDIoU)来优化原模型的损失函数,增强对小目标检测的鲁棒性。实验结果表明,本文所提出的算法在DIOR数据集和RSOD数据集的mAP@0.5分别达到87.7%和94.7%,比原YOLOv7-tiny模型分别提高了2.7百分点和5.1百分点,且每秒检测帧率(frames per second,FPS)分别提高了12.2%和11.9%,能够有效提高遥感图像小目标检测的精度和实时性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 yolov7-tiny GSConv MPDIoU DyHead
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基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny舰船识别算法 被引量：1
14
作者 张上 熊中越 王恒涛 《电光与控制》 北大核心 2025年第4期31-36,共6页
海上舰船目标识别是海洋监测的重要一环,也是世界各海岸地带国家国土安全的重要解决方案之一。针对SAR图像舰船目标检测存在识别精度低、训练模型大等问题,提出了一种基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny海上舰船识别算法。首先,采用MobileNe... 海上舰船目标识别是海洋监测的重要一环,也是世界各海岸地带国家国土安全的重要解决方案之一。针对SAR图像舰船目标检测存在识别精度低、训练模型大等问题,提出了一种基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny海上舰船识别算法。首先,采用MobileNetV3替代原有主干网络,以降低模型的计算量和体积,实现模型轻量化;其次,引入MPDIoU简化计算过程,优化模型的收敛性;最后,通过通道剪枝提高模型精度,同时平衡模型体积和计算量的降低幅度,进一步优化算法模型。实验结果表明,改进算法相对于YOLOv7-tiny,召回率提升了5.85个百分点,mAP提升了3.69个百分点,参数量减少了63.35%,计算量减少了70%。 展开更多
关键词 目标检测 yolov7-tiny SAR图像 轻量化模型 通道剪枝 损失函数
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基于改进YOLOv7-tiny的苹果缺陷识别方法
15
作者 李俊 曹博涛 彭新东 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期100-108,共9页
[目的]提高苹果缺陷和分类准确率。[方法]提出一种基于改进YOLOv7-tiny的苹果缺陷识别方法。设计了多角度图像采集系统,对苹果表面进行采样和增强;利用YOLOv7-tiny网络提取苹果特征;通过改进模糊C均值聚类(IFCM)算法对提取的特征进行降... [目的]提高苹果缺陷和分类准确率。[方法]提出一种基于改进YOLOv7-tiny的苹果缺陷识别方法。设计了多角度图像采集系统,对苹果表面进行采样和增强;利用YOLOv7-tiny网络提取苹果特征;通过改进模糊C均值聚类(IFCM)算法对提取的特征进行降维压缩;采用改进浣熊优化算法(ICOA)自动优化YOLOv7模型的超参数。对比分析不同分辨率、批量大小下,所提方法与ResNet+FPN、YOLOv5s、PP-YOLOE等方法的苹果缺陷识别与分类性能。[结果]所提方法在样本分辨率224像素×224像素时检测准确率可达98.6%,召回率达97.9%,单张图像平均检测时间仅50 ms左右,显著优于所对比方法。[结论]该系统具备高精度和实时性,能够有效提高苹果分类效率和质量,对水果自动分拣具有重要工程意义。 展开更多
关键词 苹果缺陷识别 yolov7-tiny 模糊C均值 浣熊优化算法 图像增强
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基于改进YOLOv7-tiny的自爆绝缘子检测算法
16
作者 陈佳韵 肖根福 张祥明 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期66-74,共9页
在巡检过程中及时检测出自爆绝缘子能够有效预防电网事故的发生,针对卷积神经网络训练所需内存较大和检测速度慢,在移动设备上进行实时检测没有优势的问题,提出了改进的YOLOv7-tiny绝缘子自爆故障检测算法。首先,在YOLOv7-tiny算法中引... 在巡检过程中及时检测出自爆绝缘子能够有效预防电网事故的发生,针对卷积神经网络训练所需内存较大和检测速度慢,在移动设备上进行实时检测没有优势的问题,提出了改进的YOLOv7-tiny绝缘子自爆故障检测算法。首先,在YOLOv7-tiny算法中引入动态蛇形卷积并设计更为高效的动态蛇形层聚网络增加感受野;随后引入Gold-YOLO网络增强中间层的信息融合;而后使用MPDIoU损失函数减少预测边界的冗余;最后设计一套自爆绝缘子检测系统,以便巡检人员在海量图片中快速查找出自爆绝缘子。研究结果表明:改进后算法的均值平均精度为96.3%,比YOLOv7-tiny算法提高了1.1%。改进后算法对自爆绝缘子的平均精度达到99.5%,比YOLOv7-tiny算法提高了0.2%并比YOLOv7算法高出0.1%,而且改进后算法的规模仅为YOLOv7算法的28%且帧率提升了11.3,达到了60.6。改进后的算法在保证识别精度的同时能满足实时检测的需求。 展开更多
关键词 绝缘子 yolov7-tiny 动态蛇形卷积 Gold-YOLO MPDIoU损失函数
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基于Ghost高效层聚合网络的多尺度融合YOLOv7-tiny改进算法
17
作者 欧阳玉旋 张荣芬 +1 位作者 刘宇红 彭垚潘 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第8期1437-1448,共12页
针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Nec... 针对现有的大多数神经网络参数量大、推理速度慢、检测性能低且不便于部署边缘设备等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny算法。首先,根据原算法模型的结构特点,引入Ghost-ELAN模块以大幅度压缩模型;其次,使用Ghost Bottleneck-2代替网络Neck部分的卷积,进一步降低模型的规模;然后,使用多尺度融合模块Ghost-SPPCSPC提升模型对特征信息的理解能力,并采用GhostConv替换输出层卷积,在降低普通卷积冗余性的同时最大程度地利用模型中的语义信息;最后,使用迁移学习的方法,让模型学习到丰富的通用特征,提高模型的性能。实验结果表明,改进模型的参数量和模型大小较原模型分别降低和减小了57.19%和55.28%,实现了对原模型的重量级压缩,并提升了模型的精度,FPS达到了278,使模型达到快速、高效和便携的目的,更易于部署在边缘设备上。 展开更多
关键词 yolov7-tiny GHOST 多尺度融合模块 迁移学习 边缘设备部署
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ZZX-YOLO:改进YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法
18
作者 周赵轩 曹岩 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第16期315-323,共9页
针对钢材表面缺陷尺寸变化大,采集图像特征不明显,导致传统缺陷检测方法在实际应用中容易出现漏检、检测效率低和不易部署在移动端设备中等问题,提出了一种面向工业环境的轻量化钢材表面缺陷检测方法ZZX-YOLO。针对普通卷积计算量大的问... 针对钢材表面缺陷尺寸变化大,采集图像特征不明显,导致传统缺陷检测方法在实际应用中容易出现漏检、检测效率低和不易部署在移动端设备中等问题,提出了一种面向工业环境的轻量化钢材表面缺陷检测方法ZZX-YOLO。针对普通卷积计算量大的问题,提出一种新的轻量级卷积技术ZZXConv,增强了特征图的纹理特征,抑制了冗余信息,促进了检测精度和速度的提升;基于ZZXConv设计了一种全新的ZZX残差模块,实现了更丰富的特征聚合,增强了特征提取能力,并且设计了ZZX_CSPC模块取代YOLOv7-tiny颈部结构中的ELAN-tiny,提高特征的表达能力和弱化无关的特征信息,以实现更高的计算成本效益。使用K-means++算法重新聚类生成先验框,提高了检测精度和检测速度。实验结果表明,改进的算法在数据集上的平均精度达到了63.13%,相比于原算法,精确度提高了7.70个百分点,参数量下降了8.53%,证明了ZZX-YOLO的有效性。 展开更多
关键词 轻量化钢材表面缺陷检测 yolov7-tiny ZZXConv ZZX_CSPC模块 ZZX-YOLO
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基于改进YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络
19
作者 韩兴宇 陈为真 《现代电子技术》 北大核心 2025年第16期105-112,共8页
现有的检测方法在复杂背景的输电线路图像中识别绝缘子微小缺陷时,得到的图像存在背景环境复杂、缺陷尺寸小等问题。为保证输电线路的安全运行,提出一种基于YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络(IDD-Net)。首先,引入基于注意力的尺度内特... 现有的检测方法在复杂背景的输电线路图像中识别绝缘子微小缺陷时,得到的图像存在背景环境复杂、缺陷尺寸小等问题。为保证输电线路的安全运行,提出一种基于YOLOv7-tiny的绝缘子缺陷检测网络(IDD-Net)。首先,引入基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)来处理高维特征,从而降低计算量;其次,使用双向加权路径特征金字塔网络(BiFPN)进行特征融合,并对下采样模块进行改进,增强网络的感知能力;最后,使用Focal-DIoU损失函数提高锚框质量。结果表明,与基线模型相比,IDD-Net的平均精度均值提高4.1%,精确率和召回率分别提高2.4%和6.5%,参数量和浮点运算量分别减少5.8%和2.3%,对于闪络缺陷的平均精度提高11.2%。由此说明所提方法参数量较小,性能更优异,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 yolov7-tiny 绝缘子缺陷检测 基于注意力的尺度内特征交互 双向加权路径特征金字塔网络 MC下采样模块 轻量级网络
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改进YOLOv7-tiny的目标检测轻量化模型 被引量：31
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作者 刘浩翰 樊一鸣 +1 位作者 贺怀清 惠康华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第14期166-175,共10页
当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语... 当前目标检测算法参数量大、计算复杂度高,难以部署在计算资源有限的边缘终端设备上,为此,提出一种改进的YOLOv7-tiny模型。引入ShuffleNet v1网络,改进后作为新的特征提取网络,增强对图像特征的提取,降低计算复杂度,获取更多丰富的语义信息,进一步提升检测精度;引入GSConv(鬼影混洗卷积)模块改进网络的Neck层,在降低参数量和计算量前提下,提升检测效果;采用Mish激活函数,增加非线性表达,提高模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的模型与原模型相比,精度提高了3.3%,参数量和计算量分别下降了4.8%和13.7%,模型规模降低了8.7%。改进后的YOLOv7-tiny在保持较高的精度下,降低了模型的参数量和计算量,进一步提升了检测效果,为在边缘终端设备部署提供了可行性。 展开更多
关键词 目标检测 yolov7-tiny ShuffleNet v1 轻量化 Mish激活函数 GSConv模块
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