HSED-YOLO:一种轻量化的带钢表面缺陷检测模型

戴林华; 黎远松; 石睿; 何忠良; 李雷

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2024051502

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (02) : 95 -106. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2024051502

HSED-YOLO:一种轻量化的带钢表面缺陷检测模型

戴林华, 黎远松, 石睿, 何忠良, 李雷

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摘要

针对当前带钢表面缺陷检测算法计算复杂度高、检测精度较低、容易产生漏检和误检等问题，本文提出一种轻量化的带钢表面缺陷检测模型HSED-YOLO。首先，将原始YOLOv8n主干网络更换为改进后的HGNetV2,减少特征图计算冗余，从而降低模型的参数量。然后，为了进一步降低模型的复杂度，在模型颈部网络结构中引入Slim-Neck结构化设计；同时，在特征融合阶段引入EMA(efficient multi-scale attention module)注意力机制，提高模型的特征提取能力；为了进一步提高模型的检测精度，使用DIoU损失函数设计。最后，在带钢缺陷数据集上进行大量实验，得到改进后模型的参数量和计算量分别为2.1×10～6和6.1×10～9,仅为基准模型的70%和75.3%,并且平均精度相比于基准模型提升2个百分点，表明改进模型是有效的。