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基于YOLOv7-Tiny的轻量化钢材表面缺陷检测方法
1
作者
赵曙光
易文
陆小辰
《东华大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期194-202,共9页
为实现快速且精准的钢材表面缺陷检测,提出一种基于YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法。为优化主干提升检测精度和速度,基于Transformer模块构建轻型TGS-SPPCFSPC结构,替代SPPCSPC。此外,引入Mish激活函数以增强模型的表征能力;引入Slim-Nec...
为实现快速且精准的钢材表面缺陷检测,提出一种基于YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法。为优化主干提升检测精度和速度,基于Transformer模块构建轻型TGS-SPPCFSPC结构,替代SPPCSPC。此外,引入Mish激活函数以增强模型的表征能力;引入Slim-Neck作为新的颈部,在保持检测精度的同时,有效地缩减模型规模和计算量。将SPD卷积与SimAM相结合作为新头部,加强对低分辨率小目标的检测能力。在NEU-DET和GC10-DET上的试验结果表明,改进算法在表现上优于数十种先进网络。相比于原始算法,改进算法在NEU-DET上,m_(AP)提升了7%,GFLOPS减少了2.5 G(Giga),参数减少了3 M(Mega),特别是小目标检测效果显著提高。在GC10-DET上,m_(AP)提升了3%,FPS达125。两者试验结果表明,提出的方法在缺陷检测领域表现出色,而且轻量化设计使其更适用于多种场景。
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关键词
钢材表面缺陷检测
YOLOv7-Tiny
tgs-sppcfspc
小目标
轻量化
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职称材料
题名
基于YOLOv7-Tiny的轻量化钢材表面缺陷检测方法
1
作者
赵曙光
易文
陆小辰
机构
东华大学信息科学与技术学院
出处
《东华大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期194-202,共9页
基金
上海市产业协同创新项目(HCXBCY-2023-031)
中央高校基本科研业务费(23D110424-001)。
文摘
为实现快速且精准的钢材表面缺陷检测,提出一种基于YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法。为优化主干提升检测精度和速度,基于Transformer模块构建轻型TGS-SPPCFSPC结构,替代SPPCSPC。此外,引入Mish激活函数以增强模型的表征能力;引入Slim-Neck作为新的颈部,在保持检测精度的同时,有效地缩减模型规模和计算量。将SPD卷积与SimAM相结合作为新头部,加强对低分辨率小目标的检测能力。在NEU-DET和GC10-DET上的试验结果表明,改进算法在表现上优于数十种先进网络。相比于原始算法,改进算法在NEU-DET上,m_(AP)提升了7%,GFLOPS减少了2.5 G(Giga),参数减少了3 M(Mega),特别是小目标检测效果显著提高。在GC10-DET上,m_(AP)提升了3%,FPS达125。两者试验结果表明,提出的方法在缺陷检测领域表现出色,而且轻量化设计使其更适用于多种场景。
关键词
钢材表面缺陷检测
YOLOv7-Tiny
tgs-sppcfspc
小目标
轻量化
Keywords
surface defect detection
YOLOv7-Tiny
tgs-sppcfspc
small object
lightweight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv7-Tiny的轻量化钢材表面缺陷检测方法
赵曙光
易文
陆小辰
《东华大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
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