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基于YOLO_PSP算法的轻量化多任务赣橙缺陷检测
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作者 刘宇琦 孙明革 《无损检测》 2026年第2期28-33,共6页
为同时获取赣橙缺陷的位置、分布以及所占面积等信息,对多任务的融合进行研究,考虑了目标检测与语义分割的融合来实现多任务检测模型,采用YOLOv5s与PSPNet相融合的YOLO_PSP算法作为赣橙缺陷检测算法。同时针对算法对于小缺陷目标的提取... 为同时获取赣橙缺陷的位置、分布以及所占面积等信息,对多任务的融合进行研究,考虑了目标检测与语义分割的融合来实现多任务检测模型,采用YOLOv5s与PSPNet相融合的YOLO_PSP算法作为赣橙缺陷检测算法。同时针对算法对于小缺陷目标的提取能力与轻量化问题进行改进,用MobileOneNet替代YOLOv5s主干网络的特征提取层来提高模型的特征提取能力,引入GSConv替代YOLOv5s颈部结构中的普通卷积层,降低网络的复杂度达到轻量化的效果。同时为了抵消参数下降导致的精度损失,采用基于最小点距离的交并比(MPDIoU)来计算边界框损失函数,从而提高模型精度。在有缺陷的赣橙数据集上进行试验,结果显示,提出的方法实现了85.8%的mAP(平均精度的平均值),比原有YOLO_PSP算法的mAP提高了5.1%,模型大小比原模型减少了13%。 展开更多
关键词 缺陷检测 yolo_psp 特征提取 损失方程
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