基于改进YOLOv4的变电站缺陷检测

为提高变电站设备缺陷的检测精度, 保障变电站运行安全, 提出一种基于改进YOLOv4的缺陷检测算法. 不同于原始YOLOv4, 该算法使用一维卷积替代全连接来优化CBAM卷积注意力模块, 然后将其嵌入主干网络中以增强特征提取能力; 同时, 在特征融合中应用空洞卷积扩大感受野, 聚合更广的语义信息. 该算法在现场拍摄的样本集上进行测试, mAP可达到86.97%, 相比原始YOLOv4提高了2.78%. 实验结果表明, 本文提出的YOLOv4改进算法能够提升网络性能, 更好地应用于变电站设备缺陷检测任务.     

改进YOLOv3的轧钢表面缺陷检测方法

针对轧刚表面缺陷种类多样、形状多变导致检测效率低、精度差的问题,提出了一种改进YOLOv3的轧钢表面缺陷检测算法。首先,对骨干网络提取的特征采用PSA金字塔拆分注意力模块进行多尺度融合。其次,采用PAN结构代替FPN,使得浅层语义和深层语义的特征能充分融合。接着采用Decoupled＿Head,将回归预测和逻辑预测分离以避免之间的干扰。最后,在损失函数方面,根据真实框大小赋予不同权值,以提高网络对小目标的检测效果。实验表明改进后的YOLOv3在NEU-DEU数据集上的平均检测精度为80.01%,比原始的YOLOv3提高了3.05%,且相较于YOLOx、YOLOv5等算法也有较大的检测精度优势。     

改进YOLOv3算法的烟盒缺陷检测

文中提出了一种基于改进YOLOv3算法的烟盒缺陷检测方法。在YOLOv3原网络中增加4倍降采样,改变YOLOv3目标框损失IoU为GIoU,改善候选框与真实框尺度敏感性。实验结果表明,改进后网络的平均检测精度由90.81%提升到97.29%,查准率提高7%,查全率提高7%,平均检测速度略有下降,但不影响烟盒表面缺陷的实时检测。总体而言,该方法相对于传统烟盒缺陷检测方法检测效率更高。     

基于改进YOLOv3的大尺寸导光板缺陷检测

单边侧入式大尺寸导光板存在网点分布不均、缺陷大小与形态不一、背景纹理复杂等特点, 而人工选取特征的传统机器视觉方法泛化能力不强. 基于此, 本文提出一种基于改进YOLOv3的大尺寸导光板缺陷检测方法. 首先, 在网络浅层特征层引入改进多分支RFB模块, 增大网络感受野, 丰富目标语义信息, 加强特征提取能力; 其次, 利用深度可分离卷积替换标准卷积, 缩减模型大小和计算量; 进而, 改进K-means算法, 对聚类出的锚框进行线性缩放, 使之更加贴近真实框; 最后, 利用在生产现场采集的大尺寸导光板缺陷图片进行了大量的实验研究. 实验结果表明, 本文提出的检测算法平均精度达到98.92%. 与YOLOv3相比, 平均准确率、F1值分别提升了8.55%、10.76%, 检测速度达到71.6 fps, 可满足工业生产检测要求.     

改进YOLOv3的金属表面缺陷检测研究

针对金属表面缺陷检测中目标尺寸小和特征不清晰导致漏检的问题,提出一种改进YOLOv3的金属缺陷检测算法.在YOLOv3网络结构的基础上,将第11层浅层特征与网络深层特征融合,生成一个新的尺度为104×104特征图层,提取更多小缺陷目标特征.加入DIoU边框回归损失,为边界框提供移动方向以及更准确的位置信息,加快模型收敛...     

基于YOLOv5的工具表面缺陷检测系统

在工业生产过程中,产品质量极易受到现有生产技术等客观条件的影响,因此需要对产品进行质量检验,其中,表面缺陷是产品质量合格的重要指标之一。现如今在表面缺陷检测方面的常见技术有渗透探伤、超声波检测、机器视觉等。利用基于深度学习的YOLOv5算法通过机器视觉识别工具表面不同缺陷种类,为工具产品的质量检验提供便利。     

基于改进YOLOv7的钢材表面缺陷检测

钢材表面缺陷对于钢材行业来说是一个巨大的挑战。针对传统的钢材缺陷检测方法存在着效率低、检测精度不高等问题,基于YOLOv7设计了一种AFSD-YOLOv7模型进行实时的钢材表面缺陷检测。首先,在YOLOv7模型中使用一种轻量化卷积结构替换标准卷积结构,,以加速模型的推理过程;然后采用快速空间金字塔池化结构替换原始空间金字塔池化结构,以加速网络的特征提取过程;最后添加改进的ECA-Net注意力机制,以提升模型检测精度。实验结果表明,AFSD-YOLOv7能够对钢材缺陷进行有效识别,相比YOLOv7模型,计算量减少了54.8%,mAP提高了3.2%,对于钢材表面缺陷检测具有实际应用价值。     

基于改进YOLOv3的高铁异物入侵检测算法

针对传统铁路异物检测方法中实时性不高、检测精度不够的问题,提出一种基于YOLOv3网络的高铁异物入侵的检测算法.为提高YOLOv3网络对图片特征的利用能力,利用可切换空洞卷积替代特征提取网络中的前四个3×3卷积,增加了卷积的感受野.然后为提升小物体检测精度,改进FPN结构,从YOLOv3特征提取网络中第二次下采样输出的...     

YOLOv8-VSC：一种轻量级的带钢表面缺陷检测算法

目前在带钢表面缺陷检测领域，通用的目标检测算法复杂度高、计算量庞大，而一些中小型企业负责检测的终端设备通常不具备较强的计算能力，计算资源有限，从而导致检测算法部署困难。为解决该问题，基于YOLOv8n目标检测框架，提出一种轻量级的带钢表面缺陷检测模型YOLOv8-VSC。该模型使用轻量级的VanillaNet网络作为骨干特征提取网络，通过减少不必要的分支结构降低模型的复杂度。同时，引入SPD模块在减少网络层数的同时加快模型的推理速度。为了进一步提升检测精度，在特征融合网络中，使用轻量级的上采样算子CARAFE，提高融合特征的质量和丰富度。最后，在NEU-DET数据集上进行大量实验，得到模型的参数量与计算量为1.96×106和6.0 GFLOPs，仅为基线的65.1%和74.1%,mAP达到80.8%，较基线提升1.8个百分点。此外，在铝材表面缺陷数据集和VOC2012数据集上的实验结果表明所提算法具有良好的鲁棒性。与先进的目标检测算法相比，所提算法在保证高检测精度的前提下需要的计算资源更少。     

改进YOLOv5的轻量级带钢表面缺陷检测

针对工业场景下设备资源有限的情况,提出一种改进YOLOv5的轻量化带钢缺陷检测模型.首先,使用Shuffle Netv2代替主干特征提取网络,优化模型参数量和运行速度;其次,采用轻量级上采样算子CARAFE (contentaware reassembly of features),在增大感受野的同时进一步降低参数和计算量;同时引入GSConv层,在保证语义信息的同时平衡模型准确性与检测速度;最后,设计一种跨层级特征融合机制,提高网络的检测精度.实验结果表明,改进后的模型的平均检测精度为78.5%,相较于原始YOLOv5算法提升了1.4%;模型计算量为10.9 GFLOPs,参数量为5.88×10⁶,计算量和参数量分别降低31%和15.4%;检测速度为49 f/s,提升了3.5 f/s.因此,改进后的模型提高了检测精度和检测速度,并且大幅降低了模型的计算量和参数量,能够满足对带钢表面缺陷进行实时检测.     

改进的基于YOLOv3的人脸检测算法

针对因背景与人脸高度相似和人脸目标尺度过小而导致的人脸检测精度较低的问题,提出了一种改进的基于YOLOv3的人脸检测算法。首先使用遗传算法改进原算法中随机初始化的影响,生成更符合目标大小的预测框,其次用轻量级网络改进原特征提取网络,提高人脸检测速度,最后使用边框回归损失代替YOLOv3坐标损失函数并改进置信度损失函数以提升训练收敛速度和结果精度。所设计的算法模型在Wider Face数据集上的检测精度和速度得到了提升。     

基于改进YOLOv3的木结缺陷检测方法研究

针对木条表面死结和活结缺陷在检测过程中定位困难、平均识别精确度较低、检测速度较慢的问题,在分析木结缺陷特点和改进深度学习YOLOv3模型的基础上,研究其应用于改善木结缺陷检测时的精确度和速度。首先,对活结缺陷图像进行数据扩增,以解决类别不平衡问题。然后,改进k-means++算法,提升木结缺陷目标框的维度聚类效果,得到更合适的初始目标框个数与尺寸;通过缩减YOLOv3中多尺度检测网络、改进损失函数,以减少检测时间和提高目标识别精确度。最后,对木结缺陷进行拼接得出位置坐标。试验结果表明,较改进前YOLOv3算法,mAP值提升7.47%,检测速度提高35%;较Faster R-CNN算法mAP值提升11.68%,检测速度提高约15倍,改进后模型能精确地检测出死结和活结缺陷。因此,在后续研究中,可考虑以YOLOv3算法作为检测木结缺陷模型,进一步改进YOLOv3网络,以提高检测实时性和精确度。     

基于改进YOLOv3的ETC车辆检测算法研究

随着ETC通道车辆违规行为的不断增加,针对该场景下不同尺度和类型的车辆检测已经成为城市交通管理的一项重要工作.论文基于高速公路ETC场景下的真实数据集,提出了一种车辆检测的优化方法.为提高算法在车辆检测方面的适用性和准确性,论文在YOLOv3算法的基础上采用GIOU作为YOLOv3的边界框回归损失函数,同时用调整过的锚...     

改进YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测

现有瓷砖表面缺陷检测存在识别微小目标缺陷能力不足、检测速度有待提升的问题, 为此本文提出了基于改进YOLOv5的瓷砖表面缺陷检测方法. 首先, 由于瓷砖表面缺陷尺寸偏小的特性, 对比分析YOLOv5s的3个目标检测头分支的检测能力, 发现删除大目标检测头, 只保留中目标检测头和小目标检测头的模型检测效果最佳. 其次, 为了进一步实现模型轻量化, 使用ghost convolution和C3Ghost模块替换YOLOv5s在Backbone网络中的普通卷积和C3模块, 减少模型参数量和计算量. 最后, 在YOLOv5s的Backbone和Neck网络末端添加coordinate attention注意力机制模块, 解决原模型无注意力偏好的问题. 该方法在天池瓷砖瑕疵检测数据集上进行实验, 实验结果表明: 改进后的检测模型的平均精度均值达66%, 相比于原YOLOv5s模型提升了1.8%; 且模型大小只有10.14 MB, 参数量相比于原模型减少了48.7%, 计算量减少了38.7%.     

基于改进YOLOv3的人体行为检测

针对人体行为检测中相同行为差异大, 不同行为相似度高, 以及视觉角度、遮挡、不能实时检测等问题, 提出Hierarchical Bilinear-YOLOv3人体行为检测网络. 该网络采用YOLOv3在3个不同尺度上进行预测, 抽取YOLOv3金字塔特征提取网络中特定层作为Hierarchical Bilinear的输...     

基于改进YOLOv3的车辆尾灯检测方法

在自动驾驶场景中,对前车尾灯的检测是一个广泛且具有研究意义的问题.Darknet53是YOLOv3的特征提取网络,其使用5个残差单元对原始图像进行特征提取并采用三尺度的特征图进行融合预测,尺寸越小对大目标的特征表达能力越强.因为尾灯检测属于小目标检测,所以本文舍去Darknet53的最后一个残差单元,同时增加小尺度特征...