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摘要
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,mAP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,mAP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。
关键词
钢材表面缺陷检测
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YOLOv7-Tiny
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TGS-SPPCFSPC
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小目标
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轻量化
Key words
基于YOLOv7-Tiny的轻量化钢材表面缺陷检测方法[J].
东华大学学报(自然科学版), 2025, 51(04): 194-202 DOI:10.19886/j.cnki.dhdz.2024.0106