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题名基于改进YOLOv8s的织物疵点检测
被引量：2
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作者
王帅
刘珊珊
李保田
张永军
陈健健
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机构
山东青年政治学院
山东省高等学校智能信息控制新技术研发中心
山东省高等学校智慧康养大数据工程与泛在计算特色实验室
济南职业学院
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出处
《棉纺织技术》
2025年第2期49-55,共7页
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基金
山东青年政治学院博士科研启动基金(XXPY23036)。
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文摘
为了解决人工检查效率低、算法检测的缺陷种类少以及算法检测精度差等问题,提出了一种改进的YOLOv8s算法来进行织物疵点检测。首先,通过将DCNv4算子融入YOLOv8s特征融合网络Neck中的C2f模块,构建了C2f_DCNv4模块,不仅提高了对小目标的检测精度,还实现了比使用DCNv3更快的处理速度。其次,将MSCA注意力模块与常见的CBAM注意力相结合,创新设计了MCASAM注意力模块,并将其加入到特征提取网络中的最后一层,提升了模型的多尺度特征捕获能力以及对小目标的检测敏感度。最后,在损失函数中,用InnerIoU替换了传统的CIoU,不仅收敛速度更快,而且进一步优化了检测框的精确度。试验结果表明:在天池疵点检测数据集上针对20类疵点的对比试验中,与原始YOLOv8s算法相比,该研究所提方法的mAP@0.5值达到0.608,提高了5.9%,模型推理速度达150帧/s,能够满足实际的检测需求。
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关键词
YOLOv8s
DCNv4
MCASAM
CBAM
InnerIoU
织物疵点检测
c2f_dcnv4
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Keywords
YOLOv8s
DCNv4
MCASAM
CBAM
InnerIoU
fabric defect detection
c2f_dcnv4
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分类号
TS107
[轻工技术与工程—纺织工程]
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