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基于改进YOLOv8的热轧带钢表面缺陷检测方法
1
作者
肖科
杨昕宇
+1 位作者
韩彦峰
宋斌
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期67-77,共11页
针对目前热轧带钢表面缺陷检测精度低和效率低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8s的目标检测算法.首先,提出了一种基于特征图二次拼接并融入GAM的SPPD模块,提升了模型多尺度信息融合能力.其次,提出了一种融合可变形卷积的特征提取模块DCN...
针对目前热轧带钢表面缺陷检测精度低和效率低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8s的目标检测算法.首先,提出了一种基于特征图二次拼接并融入GAM的SPPD模块,提升了模型多尺度信息融合能力.其次,提出了一种融合可变形卷积的特征提取模块DCNblock,以增大模型的感受野,提取完整的缺陷信息.最后,将特征融合网络中的C2f模块替换为BoT(bottleneck transformer)结构,将Transformer中的多头自注意力机制与卷积融合,提升模型的全局位置信息感知能力.实验结果表明,本文提出的算法在NEU-DET数据集上的平均精度均值(mAP)达到了80.5%,较原有的YOLOv8算法提升了5个百分点,同时检测速度达到了83帧/s,满足实时检测的需求.
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关键词
热轧带钢
表面缺陷
目标检测
深度学习
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8的热轧带钢表面缺陷检测方法
1
作者
肖科
杨昕宇
韩彦峰
宋斌
机构
重庆大学机械与运载工程学院
珞
石
(
山东
)
机器人
集团
有限公司
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期67-77,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFB4702201)
国家自然科学基金资助项目(52375039)。
文摘
针对目前热轧带钢表面缺陷检测精度低和效率低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8s的目标检测算法.首先,提出了一种基于特征图二次拼接并融入GAM的SPPD模块,提升了模型多尺度信息融合能力.其次,提出了一种融合可变形卷积的特征提取模块DCNblock,以增大模型的感受野,提取完整的缺陷信息.最后,将特征融合网络中的C2f模块替换为BoT(bottleneck transformer)结构,将Transformer中的多头自注意力机制与卷积融合,提升模型的全局位置信息感知能力.实验结果表明,本文提出的算法在NEU-DET数据集上的平均精度均值(mAP)达到了80.5%,较原有的YOLOv8算法提升了5个百分点,同时检测速度达到了83帧/s,满足实时检测的需求.
关键词
热轧带钢
表面缺陷
目标检测
深度学习
Keywords
hot-rolled strip steel
surface defect
object detection
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的热轧带钢表面缺陷检测方法
肖科
杨昕宇
韩彦峰
宋斌
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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