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改进YOLOv7-tiny的施工现场安全衣帽穿戴检测算法
1
作者 张震 张晨稳 +2 位作者 张俊杰 裴胜利 王文娟 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期1-8,共8页
针对当前施工现场安全衣帽穿戴检测算法在复杂背景、弱光环境及目标遮挡情况下的抗干扰能力不足,导致检测精度低、漏检率高及误检现象频繁等问题,提出了一种改进YOLOv7-tiny的施工现场安全衣帽穿戴检测算法。首先,在特征提取区域引入EM... 针对当前施工现场安全衣帽穿戴检测算法在复杂背景、弱光环境及目标遮挡情况下的抗干扰能力不足,导致检测精度低、漏检率高及误检现象频繁等问题,提出了一种改进YOLOv7-tiny的施工现场安全衣帽穿戴检测算法。首先,在特征提取区域引入EMA注意力机制增强网络特征提取能力,弱化复杂背景干扰;其次,在特征融合部分插入RFEM模块提升网络感受野,获取更广泛的上下文信息,增强对小目标的感知能力;最后,采用Shape-IoU替换IoU边界回归损失函数,提升检测准确性。实验结果表明:改进模型在自制数据集上的mAP@0.5达到90.4%,相比原模型提高3.0百分点;帧率达到了93帧/s,模型参数量仅为6.1×10^(6)。相比YOLOv8s、YOLOv9s等模型,所提算法在检测精度、速度和模型轻量化方面更具优势,适合施工现场的实时检测应用。 展开更多
关键词 yolov7-tiny 注意力机制 RFEM Shape-IoU 安全衣帽检测
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基于改进YOLOv7-Tiny的树叶遮挡环境下红心李识别
2
作者 张晓彬 赵鹏飞 +2 位作者 陈振磊 韩江杰 钱孟波 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期225-231,共7页
在果园红心李检测任务中,首要任务是准确识别红心李。然而由于红心李枝叶茂盛、果实重叠,增加了识别的难度。基于此,通过修改YOLOv7-Tiny模型的主干,来提升遮挡环境下果实检测的精度。首先,在MobileNetV3主干的MobileBottleneck(Bneck)... 在果园红心李检测任务中,首要任务是准确识别红心李。然而由于红心李枝叶茂盛、果实重叠,增加了识别的难度。基于此,通过修改YOLOv7-Tiny模型的主干,来提升遮挡环境下果实检测的精度。首先,在MobileNetV3主干的MobileBottleneck(Bneck)模块中将SE注意力机制修改为NAM注意力机制,关注训练过程调整权重的信息,提高对果实关键特征的检测,构建新的NBneck模块;然后,在MobileNetV3主干中加入Diverse Branch Block(DBB)模块,增强对被遮挡果实不明显特征的提取能力;最后,构建新的主干DN-MBV3来替换YOLOv7-Tiny的原有主干网络,并减少网络的参数量。在相同试验条件下,与SSD、YOLOv4-Tiny、EfficientDet、Faster-RCNN等模型相比,改进的YOLOv7-Tiny精度明显优于其他网络。与YOLOv7-Tiny相比,红心李的均值平均精度(mAP)提高了4.89个百分点,召回率提升了11.59个百分点,同时模型体积减小了4.3 MB,具有检测精度高、尺寸小等优点。 展开更多
关键词 红心李检测 yolov7-tiny 遮挡 目标检测
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基于改进YOLOv7-tiny的红外船舶目标检测
3
作者 许晓阳 魏伟 高重阳 《计算机工程》 北大核心 2026年第2期209-220,共12页
针对红外场景下的船舶图像检测准确率低和计算量大的问题,提出一种用于红外船舶目标检测的改进YOLOv7-tiny模型。首先,在主干网络采用轻量级模型PP-LCNet,极大降低网络参数量与计算量。然后,改进Fused-MBConv模块和坐标注意力(CA)机制构... 针对红外场景下的船舶图像检测准确率低和计算量大的问题,提出一种用于红外船舶目标检测的改进YOLOv7-tiny模型。首先,在主干网络采用轻量级模型PP-LCNet,极大降低网络参数量与计算量。然后,改进Fused-MBConv模块和坐标注意力(CA)机制构建ELAN-FM-C模块,将其引入特征融合层,全面关注特征层的空间信息和通道信息,获取更大感受野。接着,使用基于最小点距离的边界框相似度比较的MDPIoU损失函数,简化了计算过程,提高了轻量级模型对红外目标的检测能力。然后,设计R-BiFPN结构来融合更多有效特征,提高了轻量级模型对不同尺度目标的检测效果。最后,利用知识蒸馏技术进一步提高了模型的检测精度。在艾睿光电红外海上船舶数据集上的验证结果表明,相比原始YOLOv7-tiny模型,改进模型检测的均值平均精度(mAP)提高了3.3百分点、参数量和计算量分别降低了23.0%和30.3%、模型大小减小了21.7%。在公开船舶数据集SeaShips和Ship Images上的验证结果表明,与主流和最新检测模型相比,改进模型具有良好的泛化性和鲁棒性,并且在检测精度和轻量化方面表现更优。 展开更多
关键词 船舶目标检测 轻量级 知识蒸馏 注意力机制 yolov7-tiny网络
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基于改进YOLOv7-tiny的草莓生长阶段检测研究
4
作者 徐新 景韩愈 +2 位作者 张天健 王丽 刘建波 《天津农学院学报》 2026年第1期65-70,共6页
为解决草莓采摘过程中机器人对草莓识别精准度低、模型运行速度慢的问题,同时为了减小模型的尺寸,便于模型的搭载,本研究提出了一种基于改进YOLOv7-tiny模型的草莓生长阶段检测算法。首先,为提高模型的鲁棒性,采用数据增强技术,将原有... 为解决草莓采摘过程中机器人对草莓识别精准度低、模型运行速度慢的问题,同时为了减小模型的尺寸,便于模型的搭载,本研究提出了一种基于改进YOLOv7-tiny模型的草莓生长阶段检测算法。首先,为提高模型的鲁棒性,采用数据增强技术,将原有数据进行扩张;其次,使用K-Means++算法对模型的真值盒进行重新聚类,以获得更适合检测草莓生长阶段的视野;为提高模型精度,在原有的网络框架下,增加了6个SimAM轻量级注意力机制模块。相较原有模型精度提高了5%,运行速度提高22.1帧/s,而模型尺寸并未明显提升,符合SimAM轻量级设计的要求。 展开更多
关键词 草莓 生长阶段 yolov7-tiny 目标检测
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基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法 被引量：5
5
作者 赵海丽 许修常 潘宇航 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期101-111,共11页
为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级... 为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。 展开更多
关键词 车辆检测 yolov7-tiny算法 深度强力残差卷积块 轻量级高效层聚合网络模块
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基于改进YOLOv7-Tiny的变电设备红外图像识别 被引量：3
6
作者 邓长征 刘明泽 +2 位作者 付添 弓萌庆 骆冰洁 《红外技术》 北大核心 2025年第1期44-51,共8页
针对复杂背景下变电设备红外图像目标识别精度不高、识别速度慢的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7-Tiny的变电设备红外图像识别算法。首先,引入轻量级瓶颈结构GhostNetV2 BottleNeck替换部分CBS模块构建轻量级高效聚合网络L-ELAN(Light... 针对复杂背景下变电设备红外图像目标识别精度不高、识别速度慢的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7-Tiny的变电设备红外图像识别算法。首先,引入轻量级瓶颈结构GhostNetV2 BottleNeck替换部分CBS模块构建轻量级高效聚合网络L-ELAN(Lightweight-Efficient Layer Aggregation Network),同时在特征提取阶段嵌入CA(Coordinate Attention)注意力机制,在降低网络参数量的同时加强网络对目标关键特征的提取,提升检测精度;将网络坐标损失函数替换为SIoU Loss,以提升锚框定位精度和网络收敛速度;在变电设备红外数据集上进行测试,结果表明,改进后网络的精确率达到96.28%,检测速率达到26.42 frame/s,模型大小降低至7.82 M。与YOLOv7-Tiny原算法相比较,本文算法在提升识别精度的同时将检测速率提升21.69%,模型大小减少36.89%,可以满足变电站设备的精准实时识别要求,为后续的变电站设备故障诊断奠定基础。 展开更多
关键词 变电设备 红外图像识别 yolov7-tiny 注意力机制 轻量化
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基于YOLOv7-Tiny的轻量化钢材表面缺陷检测方法 被引量：1
7
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。 展开更多
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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基于改进YOLOv7-tiny的硅钢片表面缺陷检测算法 被引量：1
8
作者 李克讷 陈福丁 +2 位作者 李永革 樊香所 陈健民 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第2期171-176,共6页
针对硅钢片表面缺陷检测容易出现漏检、检测区域不准确、多重检测等问题,提出一种改进YOLOv7-tiny的硅钢片表面缺陷检测算法:SMCS-YOLOv7 tiny算法。首先,基于SimAM注意力机制构建ELAN-SIM模块,增强模型对目标特征信息的提取能力;其次,... 针对硅钢片表面缺陷检测容易出现漏检、检测区域不准确、多重检测等问题,提出一种改进YOLOv7-tiny的硅钢片表面缺陷检测算法:SMCS-YOLOv7 tiny算法。首先,基于SimAM注意力机制构建ELAN-SIM模块,增强模型对目标特征信息的提取能力;其次,使用Mish激活函数代替原网络中的Leaky ReLU激活函数,提高模型的非线性特征提取能力;再次,在Neck层添加CoordConv模块,增强模型的空间感知能力;最后,采用SIoU损失函数加快模型收敛速度。实验结果表明,SMCS-YOLOv7 tiny算法在硅钢片缺陷数据集上的准确度P、召回率R、mAP@0.5分别达到88%、78.1%和85.7%,较原YOLOv7-tiny算法分别提高了2.2%、3%和2.5%。相比传统的硅钢片表面缺陷检测方法,提出的算法实现了更精准检测效果。 展开更多
关键词 缺陷检测 yolov7-tiny 注意力机制 空间感知 损失函数
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基于改进YOLOv7-tiny的PCB缺陷检测算法
9
作者 侯培国 韩超明 +1 位作者 李宁 宋涛 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期167-176,共10页
针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池... 针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池化操作掩盖特征图内部有效信息的问题。提出了全局局部门控感知模块,通过选择性特征融合、局部与全局信息结合的方法,降低颈部网络的参数量。基于DeepPCB数据集进行实验得出,改进后的模型较传统模型精度提升了1.5%,参数量和计算量分别下降了66%和20.6%,模型规模降低了66.3%。改进后的算法识别精度高、参数量少、计算量小,可以为PCB缺陷的快速准确识别提供良好的条件。 展开更多
关键词 PCB表面缺陷检测 yolov7-tiny 多尺度捕获模块 全局局部门控感知模块 轻量化
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基于改进YOLOv7-tiny的轻量级条码检测算法
10
作者 王正家 丁聪 +3 位作者 庄健 肖喆 程培 杨剑东 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第1期71-81,共11页
针对当前复杂工业场景下条码检测精度低、多尺度识别难度大、检测算法复杂度高的问题,本研究提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量级条码检测算法。首先,针对检测算法复杂度高、难部署到嵌入式设备的问题,引入ShuffleNet v2轻量化网络并... 针对当前复杂工业场景下条码检测精度低、多尺度识别难度大、检测算法复杂度高的问题,本研究提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量级条码检测算法。首先,针对检测算法复杂度高、难部署到嵌入式设备的问题,引入ShuffleNet v2轻量化网络并将其结构中步长为2的深度可分离卷积修改为空洞卷积来扩大感受野,修改后作为新的特征提取网络。其次,嵌入CBAM(Convolutional Block Attention Module)轻量级注意力机制提高网络特征提取能力,获取更丰富的语义信息,提升小目标检测精度。最后,采用SIoU损失函数替代原始的CIoU损失函数,增强条码定位能力。实验结果表明,改进后的YOLOv7-tiny模型相比原模型的平均精度和速度分别提升了2.36%和19frame/s、参数量和计算量分别减少了0.9MB和1.9G,满足工业场景下条码检测准确度与速度的要求。 展开更多
关键词 条码 深度学习 目标检测 轻量级 yolov7-tiny
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基于改进YOLOv7-tiny的带钢表面缺陷检测算法 被引量：6
11
作者 阳丽莎 李茂军 +1 位作者 胡建文 王鼎湘 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期208-215,共8页
针对带钢表面缺陷检测任务存在的小目标检测效率低、缺陷定位不准确、检测算法参数量大、难以部署在终端设备上等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny检测算法。首先,使用GSConv替换颈部网络中的标准卷积,基于GSConv设计一种改进的高效聚合... 针对带钢表面缺陷检测任务存在的小目标检测效率低、缺陷定位不准确、检测算法参数量大、难以部署在终端设备上等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny检测算法。首先,使用GSConv替换颈部网络中的标准卷积,基于GSConv设计一种改进的高效聚合网络(ELAN-G),保证带钢表面缺陷特征信息被充分融合同时降低算法的参数量;其次,在预测头和颈部网络之间增加针对低分辨率和小缺陷的SPDConv模块,模块生成一个中间特征图,通过对中间特征图中的小缺陷特征信息进行过滤学习得到最终特征图,以此提高预测头对小缺陷的检测精度;最后,引入MPDIoU损失函数,合理利用边界回归框的几何性质,简化损失函数计算过程并提高缺陷定位精度。实验结果表明,在NEU-DET数据集上,改进算法比其他6种先进目标检测算法效果更好,性能更均衡,其平均精度均值(mAP)可达74.1%,且参数量和计算量低于所有对比算法,可应用于工业环境中的带钢表面缺陷检测系统。 展开更多
关键词 yolov7-tiny 目标检测 表面缺陷 GSConv MPDIoU
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基于YOLOv7-tiny改进的铁轨表面损伤检测算法
12
作者 贾世杰 殷永浩 +1 位作者 田丹云 李靖龙 《大连交通大学学报》 2025年第3期107-113,共7页
在轨道交通产业蓬勃发展的背景下,铁轨表面损伤的实时检测对保障列车行驶安全具有重要意义。然而,以往基于人工的检测方法效率低且可靠性不足,为此以实时性更强、检测精度更高的YOLOv7-tiny为原始网络模型进行优化,结合自建铁轨表面损... 在轨道交通产业蓬勃发展的背景下,铁轨表面损伤的实时检测对保障列车行驶安全具有重要意义。然而,以往基于人工的检测方法效率低且可靠性不足,为此以实时性更强、检测精度更高的YOLOv7-tiny为原始网络模型进行优化,结合自建铁轨表面损伤数据集进行训练和测试,提出一种改进的铁轨表面损伤检测算法。该算法对原始网络的改进主要包括:引入SiLU激活函数,提高网络的特征提取能力;在特征提取网络中加入轻量级注意力机制模块(CBAM)。这些优化在不改变模型大小、不影响实时性的前提下提高了算法检测精度。对照试验表明,改进算法对于不同类别目标的检测精度均较原算法模型YOLOv7-tiny提升4百分点以上;综合性能mAP值达到76.9%,较原模型提升3.9百分点。因此,优化产生的铁轨表面损伤检测模型明显优于YOLOv7-tiny,对轨道交通安全维护具有更高的实用价值。 展开更多
关键词 yolov7-tiny 自建铁轨表面损伤数据集 SiLU激活函数 轻量级注意力机制模块
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基于改进YOLOv7-tiny的铝型材表面缺陷检测方法 被引量：6
13
作者 王浚银 文斌 +2 位作者 沈艳军 张俊 王子豪 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期523-534,共12页
针对铝型材表面缺陷具有种类多样、缺陷尺度差异大和小目标缺陷漏检的问题,提出改进的YOLOv7-tiny检测算法.利用残差结构、无参注意力机制(SimAM)、激活函数(FReLU)和裁剪卷积等重构空间金字塔池化模块,捕捉更多的细节信息,加强网络多... 针对铝型材表面缺陷具有种类多样、缺陷尺度差异大和小目标缺陷漏检的问题,提出改进的YOLOv7-tiny检测算法.利用残差结构、无参注意力机制(SimAM)、激活函数(FReLU)和裁剪卷积等重构空间金字塔池化模块,捕捉更多的细节信息,加强网络多尺度学习能力.优化检测层获取更多小目标特征和位置信息,提高网络多尺度缺陷检测能力.引入部分卷积替换高效层聚合网络(ELAN)中的3×3卷积建立轻量化模型,减少计算和训练负担.结合归一化Wasserstein距离(NWD)损失度量相似度,加速网络收敛并提升小目标缺陷检测能力.在天池铝型材数据集上进行测试,结果表明,改进YOLOv7-tiny算法在置信度阈值为0.25时,精确度达到95.0%,召回率达到91.8%,均值平均精度mAP@0.5达到94.5%,检测速度为45帧/s.相较于原算法,改进算法的mAP@0.5提高4.2个百分点,在脏点缺陷上的平均精度AP提高13.1个百分点;改进算法对于低分辨率图像和被干扰图像有更好的检测结果,表明其具备更好的泛化性和抗干扰能力. 展开更多
关键词 铝型材 表面缺陷 小目标检测 SPPCSPC重构 残差结构 yolov7-tiny 归一化Wasserstein距离(NWD)损失
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面向边缘设备的改进YOLOv7-tiny线虫检测模型 被引量：1
14
作者 李耀东 侯文进 +5 位作者 侯华鑫 王秀丽 王东 曲建平 周波 刘璋 《山东农业科学》 北大核心 2025年第10期149-157,共9页
线虫是一种广泛用于生物学研究的模式生物,本研究针对在线虫活性筛选阶段存在个体目标小、易被遮挡以及现有线虫检测模型轻量化性能差、不易在边缘设备部署等问题,提出了一种面向边缘设备的改进YOLOv7-tiny线虫检测模型。采用MobileOne... 线虫是一种广泛用于生物学研究的模式生物,本研究针对在线虫活性筛选阶段存在个体目标小、易被遮挡以及现有线虫检测模型轻量化性能差、不易在边缘设备部署等问题,提出了一种面向边缘设备的改进YOLOv7-tiny线虫检测模型。采用MobileOne网络作为骨干网络,提高模型计算效率;引入广义特征金字塔网络(GFPN)改进Neck层,实现“跳层”与“跨尺度”的自适应融合,从而提供更丰富的图像特征信息;在Neck层引入双层路由注意力机制(BRA),加强对遮挡目标的特征提取能力;在Head层增加第四检测头,提高对小目标的检测能力;利用感知量化方法对模型进行INT8量化处理,并对激活值部分采用非对称量化策略,以降低计算量并实现模型轻量化。将改进后的模型部署在边缘设备Jetson Nano上进行测试,结果表明,改进模型与原模型相比平均精度均值(mAP@0.5)提高了2.7个百分点,计算量(GFLOPs)压缩了67.71%,检测帧率(FPS)提高了23.01%。可见,改进后的模型精度有明显提升,可在边缘设备上实现快速、精准检测线虫目标。 展开更多
关键词 边缘设备 线虫检测 yolov7-tiny 轻量化
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基于改进YOLOv7-tiny的轻量化道路目标检测算法 被引量：3
15
作者 何泽江 蒋淑霞 柳霞 《汽车技术》 北大核心 2025年第2期9-16,共8页
针对目标检测算法对算力和存储空间的高要求限制其在边缘设备中检测功能实时性的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的轻量化道路目标检测算法。首先,通过K-means++聚类算法生成适合道路目标检测的先验锚框;其次,改进ELAN结构轻量化主... 针对目标检测算法对算力和存储空间的高要求限制其在边缘设备中检测功能实时性的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的轻量化道路目标检测算法。首先,通过K-means++聚类算法生成适合道路目标检测的先验锚框;其次,改进ELAN结构轻量化主干网络,同时提出轻量型多尺度特征(LMS)模块优化颈部网络;最后,使用西格玛线性单元(SiLU)激活函数加速模型收敛,采用MPDIoU损失函数进一步提高检测精度。试验结果表明:改进后的模型参数量减少18.3%,计算量降低15.0%,且所有类别平均检测精度上升1.1%。在Jetson TX2中,使用TensorRT加速后的检测速度达到48帧/s,基本满足道路目标检测的实时性要求。 展开更多
关键词 自动驾驶 yolov7-tiny 道路目标检测 轻量化 Jetson TX2
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改进YOLOv7-Tiny的道路裂缝检测算法 被引量：3
16
作者 王启涵 刘超 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第10期372-380,共9页
道路裂缝检测是道路工程中的重要环节。针对现阶段道路裂缝检测算法中准确度低、效率低的问题,提出了一种基于YOLOv7-Tiny的轻量型道路裂缝检测算法YOLOv7-TPSF。引入部分卷积PConv,对原网络中耗参量较多的3×3卷积层进行部分替换,... 道路裂缝检测是道路工程中的重要环节。针对现阶段道路裂缝检测算法中准确度低、效率低的问题,提出了一种基于YOLOv7-Tiny的轻量型道路裂缝检测算法YOLOv7-TPSF。引入部分卷积PConv,对原网络中耗参量较多的3×3卷积层进行部分替换,降低模型的参数量,提升模型的训练速度;结合特征融合网络BiFusion Neck与加权特征金字塔BiFPN的优点,提出了新的特征融合模块Bi-FusFPN,减少网络计算量,强化多尺度特征的融合能力;在输出端添加无参注意力机制SimAM,进一步提高大、中、小三类目标的检测能力。实验结果表明,YOLOv7-TPSF算法相较于YOLOv7-Tiny算法,网络参数量与计算量分别减少了31.7%、34.6%,准确度与检测速度分别提高了3.7%、9.7%,一定程度上满足了道路裂缝检测准确性与实时性的需求。 展开更多
关键词 道路裂缝检测 yolov7-tiny 轻量型 注意力机制 特征融合模块Bi-FusFPN
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轻量化YOLOv7-tiny的遥感图像小目标检测 被引量：2
17
作者 徐紫窈 杨武 施小龙 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第4期1-11,共11页
针对遥感图像尺度变化大、场景信息复杂、小目标特征信息较少等导致的检测精度较低和当前目标检测模型参数量大、复杂性高导致的检测效率低的问题,该文提出了一种轻量化的YOLOv7-tiny遥感图像检测算法。首先,使用组混洗卷积(group shuff... 针对遥感图像尺度变化大、场景信息复杂、小目标特征信息较少等导致的检测精度较低和当前目标检测模型参数量大、复杂性高导致的检测效率低的问题,该文提出了一种轻量化的YOLOv7-tiny遥感图像检测算法。首先,使用组混洗卷积(group shuffle convolution,GSConv)和VoV-GSCSP模块改进网络颈部,在保持足够检测精度的同时减少模型的计算量和网络结构的复杂性;其次,在预测时采用一种结合注意力机制的动态预测头(dynamic head,DyHead),通过在尺度感知的特征层、空间感知的空间位置及任务感知的输出通道内,结合多头自注意机制,提高目标检测头的性能;最后,利用基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法(normalized Wasserstein distance,NWD)结合基于最小点距离的边界框回归损失函数(minimum points distance intersection over union,MPDIoU)来优化原模型的损失函数,增强对小目标检测的鲁棒性。实验结果表明,本文所提出的算法在DIOR数据集和RSOD数据集的mAP@0.5分别达到87.7%和94.7%,比原YOLOv7-tiny模型分别提高了2.7百分点和5.1百分点,且每秒检测帧率(frames per second,FPS)分别提高了12.2%和11.9%,能够有效提高遥感图像小目标检测的精度和实时性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 yolov7-tiny GSConv MPDIoU DyHead
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应用MCCW-YOLOv7-tiny研究轻量级玉米田间杂草识别算法 被引量：2
18
作者 王希如 贾仁山 +4 位作者 曹玉莹 刘银川 高新悦 吴佳鑫 贾银江 《东北农业大学学报》 北大核心 2025年第1期124-138,共15页
针对玉米田间杂草传统目标检测模型存在体积大、实时性差、精准度低、移动端部署难等问题,提出了改进的轻量级目标检测算法MCCW-YOLOv7-tiny。通过将YOLOv7-tiny主干网络CSPDarknet替换为MobileNet V3模块,降低模型冗余和参数量,满足实... 针对玉米田间杂草传统目标检测模型存在体积大、实时性差、精准度低、移动端部署难等问题,提出了改进的轻量级目标检测算法MCCW-YOLOv7-tiny。通过将YOLOv7-tiny主干网络CSPDarknet替换为MobileNet V3模块,降低模型冗余和参数量,满足实时性要求。添加并行网络至主干网络,并在检测头部引入CBAM注意力机制,增强对小目标的关注,提高整体识别精度。损失函数改进为WIoUv3,以动态平衡样本质量,提升模型泛化能力。结果表明:MCCW-YOLOv7-tiny较YOLOv7-tiny,mAP从93.7%提升至95.3%,计算复杂度从13.3 GFLOPs降至6.2 GFLOPs,模型参数量为3.71 M,为复杂环境下的玉米田间杂草检测提供有效技术支持。 展开更多
关键词 yolov7-tiny MobileNet V3 CBAM注意力机制 WIoUv3 玉米 杂草识别
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基于改进YOLOv7-tiny的PCB表面缺陷检测 被引量：4
19
作者 解琳 韩跃平 +1 位作者 翟倩 李瑞红 《测试技术学报》 2025年第1期81-87,共7页
实现实时印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)表面缺陷检测是提高PCB制作工艺流程智能化的基础,针对原始PCB检测方法耗时长、精度低、不易移动的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny的改进模型。将YOLOv7-tiny中的SiLU激活函数替换为EL... 实现实时印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)表面缺陷检测是提高PCB制作工艺流程智能化的基础,针对原始PCB检测方法耗时长、精度低、不易移动的问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny的改进模型。将YOLOv7-tiny中的SiLU激活函数替换为ELU函数,引入集中综合卷积模块(C3模块),将深度可分离卷积与C3相结合,构成集中综合深度可分离模块,并添加卷积块注意模块。经实验,改进后的模型在检测准确性、召回率以及均值平均精度上都表现出色,相较于原模型大小下降了2.8 MB。与其他主流的目标检测方案对比,也表现出较好的检测效果。改进后的YOLOv7-tiny能够保持更高的准确性,同时还减少了模型的内存需求,这为PCB缺陷的实时检测以及边缘部署提供了新的可能性。 展开更多
关键词 目标检测 yolov7-tiny 激活函数 集中综合深度可分离模块 注意力机制
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基于YOLOv7-tiny的铝型材表面缺陷检测 被引量：1
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作者 程鑫 方睿 王畅阳 《计算机技术与发展》 2025年第4期156-163,共8页
针对铝型材表面缺陷种类间尺寸差异较大、微小目标难以识别、检测精度较低等问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的实时性铝型材表面缺陷检测算法。首先替换激活函数为SiLU以增强模型捕获复杂非线性特征的能力;为进一步优化边界框预测,... 针对铝型材表面缺陷种类间尺寸差异较大、微小目标难以识别、检测精度较低等问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的实时性铝型材表面缺陷检测算法。首先替换激活函数为SiLU以增强模型捕获复杂非线性特征的能力;为进一步优化边界框预测,引入了归一化高斯Wasserstein距离作为度量标准,有效降低了模型对目标尺度变化的敏感性。其次在网络主干部分引入C-ELAN模块,融合了CBAM注意力机制,从不同维度提取缺陷特征,提升模型的检测精度;设计D-ELAN模块替换特征提取部分的ELAN模块,更好地结合不同层次的特征,减少计算量。最后在模型的输出头部,增设了针对小目标和低分辨率的SPD-CBS模块,旨在学习更多低细粒度缺陷信息,提升对小目标的检测效果。实验结果表明,改进后模型的平均精度达到89.1%,较原始算法提升7百分点,识别精度提升8.2百分点,召回率提升6.2百分点,计算量减少23%,为铝型材表面缺陷检测研究提供技术参考,可部署于移动端满足工业实时检测要求。 展开更多
关键词 铝型材 表面缺陷检测 yolov7-tiny 归一化高斯Wasserstein距离 注意力机制 SPD-CBS
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