Rail-YOLO11:面向小目标检测的钢轨缺陷实例分割方法

许贵阳; 齐晨韬; 白堂博; 张天龙; 付帅; 刘晓雅; 范逸鹏

重庆理工大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 40 ›› Issue (3) : 151 -158.

许贵阳, 齐晨韬, 白堂博, 张天龙, 付帅, 刘晓雅, 范逸鹏

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摘要

针对钢轨表面小目标缺陷易漏检、背景复杂干扰显著以及模型训练不稳定等问题，提出一种面向小目标检测的钢轨缺陷实例分割算法Rail-YOLO11。该算法在YOLO11模型基础上引入钢轨小目标特征增强机制(RSFE),以增强小尺寸缺陷的表达能力；融合动态卷积机制(Dynamic C3K2),提升模型对复杂背景与多类缺陷的适应性；采用AdamW优化器提高训练收敛速度和泛化性能。在真实采集的钢轨缺陷数据集上进行实验验证，结果表明：所提模型mAP较YOLO11n提升2.5%,剥离类缺陷查全率提升9.3%,推理速度达254 FPS,充分验证了该方法在精度、鲁棒性与实用性方面的综合优势。