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基于改进YOLOv8的耳穴关键点检测
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作者 张彦亮 庞立健 +3 位作者 周伟杰 王英 谢于飞 王琳琳 《计算机系统应用》 2025年第11期184-193,共10页
本研究通过构建耳穴关键点检测的自动化方法,弥补传统中医耳穴人工定位效率低,主观性强等缺陷,推动中医体质辨识的客观化,智能化进程.本文提出了一种卷积方法GDConv(group-depth convolution).通过将组卷积与深度可分离卷积结合使用,再... 本研究通过构建耳穴关键点检测的自动化方法,弥补传统中医耳穴人工定位效率低,主观性强等缺陷,推动中医体质辨识的客观化,智能化进程.本文提出了一种卷积方法GDConv(group-depth convolution).通过将组卷积与深度可分离卷积结合使用,再进行通道打乱操作,可以在最大程度保持精度的同时降低计算成本;另一方面,采用上采样算子CARAFE模块,增加网络的感受野,更好地恢复耳穴细节,提升模型对耳穴关键点的检测能力.实验结果表明,相较于基准模型,YOLOv8-ear模型展现出显著的轻量化优势,其参数量相较于YOLOv8n下降了约52.09%,mAP@0.5达到了99.1%.使用深度学习方法可以有效地识别耳穴关键点特征,为中医基于耳穴实时检测的现代化和智能化分类提供了新的途径. 展开更多
关键词 深度学习 gdconv CARAFE模块 关键点检测 YOLOv8
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基于轻量化网络GD-YOLOv5的铝材表面缺陷检测方法 被引量：3
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作者 郭尚荣 李松松 +3 位作者 张佳淇 毛涵宇 郭天宇 韩兆龙 《信息技术与信息化》 2024年第4期54-57,共4页
针对铝材表面缺陷检测时存在参数量大和检测性能低的问题,提出了基于轻量化网络的GD-YOLOv5铝材表面缺陷检测方法。首先,通过融合组卷积、深度可分离卷积和shuffle操作,设计了轻量化卷积模块GDConv。其次,在GDConv的基础上设计了GD Bottle... 针对铝材表面缺陷检测时存在参数量大和检测性能低的问题,提出了基于轻量化网络的GD-YOLOv5铝材表面缺陷检测方法。首先,通过融合组卷积、深度可分离卷积和shuffle操作,设计了轻量化卷积模块GDConv。其次,在GDConv的基础上设计了GD Bottleneck结构。最后,利用一次性聚合方法来设计跨级部分网络GDCSP模块。这能够显著降低网络参数量,同时增强对铝材表面缺陷深层特征的提取能力。实验结果表明,GD-YOLOv5在网络性能方面优于YOLOv5。GD-YOLOv5模型在铝材数据集的平均精度均值(mAP@0.5)分别为89.6%,与YOLOv5相比,参数量降低了54.3%,mAP@0.5提高了2.1%,为铝材表面缺陷的高效检测提供了新的解决方法。 展开更多
关键词 铝材表面缺陷 YOLOv5 轻量化 gdconv GDCSP
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