PAM-DETR:基于改进RT-DETR的医用手套小目标缺陷检测算法

王成龙; 宋强; 李文峰; 张仕民

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2025112602

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (4) : 79 -95. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2025112602

PAM-DETR:基于改进RT-DETR的医用手套小目标缺陷检测算法

王成龙, 宋强, 李文峰, 张仕民

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摘要

针对医用手套表面缺陷检测中存在的微小目标识别精度低、背景干扰强等问题，本文提出一种基于Transformer架构的轻量化检测模型PAM-DETR(parameter-efficient adaptive multi-scale detection transformer)。首先，在RT-DETR模型基础上构建PRT-Block模块，引入重参数化结构与注意力机制，在剔除标准卷积计算冗余的同时显著增强小目标特征的表达能力；其次，设计自适应稀疏编码模块ASEM(adaptive sparse encoder module)替代原始AIFI结构，优化特征尺度的交互效率；再次，融合ASEM与全新设计的CSPOmniKernel结构构建多尺度增强特征金字塔(multi-scale enhanced feature pyramid, MSEFP),实现对微小缺陷特征的高效多尺度融合；最后，基于工业现场采集构建医用手套专用缺陷数据集并进行验证。实验结果表明，改进算法PAM-DETR在mAP@50指标上相较于强基线模型YOLO11n和RT-DETR-R18分别提升4.12与4.84个百分点；与RT-DETR-R18相比，PAM-DETR参数量减少14.5%,计算量(FLOPs)降低7.9%,能够较好地满足生产线对医用手套缺陷高精度、轻量化的检测需求。