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题名基于改进YOLOv8s的织物疵点检测
被引量：3
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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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题名基于改进YOLOv7的动态手势识别探究
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作者
王强
王帅
胡明欢
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机构
马鞍山学院大数据与人工智能学院
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出处
《黑龙江科学》
2025年第4期94-96,100,共4页
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基金
马鞍山学院省级大学生创新创业训练计划资助项目(S202313614016)
马鞍山学院2022年度校级科研基金重点项目(QS2022006)。
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文摘
针对光照环境下动态手势识别研究中存在的识别准确率低、定位精度差及神经网络模型臃肿等问题,结合基于辅助边框计算边框定位损失方法,设计了一种基于改进YOLOv7网络框架的低光照环境下动态手势识别系统,将基于辅助边框计算边框定位损失方法与YOLOv7网络框架进行融合,改善了YOLOv7在低光照情况下识别精确率低和定位不准确的问题。研究结果表明,使用该系统能够完成在低光照环境下动态手势识别和定位跟踪任务,手势识别检测平均精确率达到99.4%,手势跟踪平均回报率在87.7%以上,综合任务检测跟踪成功率在93%以上,具有在光照下手势检测准确率高、定位准的特性。
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关键词
改进YOLOv7目标检测
动态手势识别
辅助边框方法
inneriou
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Keywords
Improved YOLOv7 target detection
Dynamic gesture recognition
Auxiliary border method
inneriou
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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