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基于改进YOLOv8s的航拍小目标检测算法
1
作者 章子龙 王冠凌 +2 位作者 熊伟 王坤相 王世康 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 2026年第1期23-33,共11页
针对无人机航拍小目标检测中存在检测精度低、误检、漏检以及模型参数量大等难题,提出一种改进YOLOv8s的航拍小目标检测算法.引入RepViTBlock轻量化模块改进骨干网络和颈部网络中的C2f模块,并引入EMA注意力机制进一步改进骨干网络中的C2... 针对无人机航拍小目标检测中存在检测精度低、误检、漏检以及模型参数量大等难题,提出一种改进YOLOv8s的航拍小目标检测算法.引入RepViTBlock轻量化模块改进骨干网络和颈部网络中的C2f模块,并引入EMA注意力机制进一步改进骨干网络中的C2f模块,提升特征提取能力并降低了模型的参数量.使用三重尺度序列编码融合模块TSEF对颈部网络进行重构,并融合构建了小目标检测层P2,在降低了参数量的同时提升了检测精度.最后利用Inner-CIoU改进损失函数,提升模型边框回归的性能和检测精度.实验结果表明,在VisDrone2019航拍数据集上,改进算法的精准率P、召回率R、平均检测精度mAP50分别为54.2%、42.3%、43.7%,相较于YOLOv8s分别提升了5.7%、8.5%、11.5%,参数量降低了38.7%,适用于无人机目标检测任务. 展开更多
关键词 小目标检测 YOLOv8s repvitblock EMA注意力机制 Inner⁃CIoU
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基于改进YOLOv8的盘状齿轮表面缺陷视觉检测方法
2
作者 李承璋 张鹏魁 陈君宝 《山东航空学院学报》 2025年第4期65-72,共8页
齿轮是机械系统中的核心传动部件,其表面质量直接影响系统的稳定性和使用寿命。针对传统的人工目测检测方法效率和准确率较低等问题,提出一种基于YOLOv8的自动化齿轮表面缺陷检测算法——YOLOv8-ASR。通过引入Swin Transformer、AKConv... 齿轮是机械系统中的核心传动部件,其表面质量直接影响系统的稳定性和使用寿命。针对传统的人工目测检测方法效率和准确率较低等问题,提出一种基于YOLOv8的自动化齿轮表面缺陷检测算法——YOLOv8-ASR。通过引入Swin Transformer、AKConv和RepViTBlock等模块提高YOLOv8-ASR的性能。实验结果表明,相较于YOLOv8,YOLOv8-ASR在公共数据集上的mAP提高了1.9个百分点,在自制数据集上的“heipi”缺陷检测任务中表现优异。 展开更多
关键词 YOLOv8 齿轮缺陷检测 机器视觉 深度学习 Swin Transformer AKConv repvitblock
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