融合多尺度特征的轻量级YOLOv7绝缘子缺陷检测算法OA
Detection Algorithm of Lightweight YOLOv7 Insulator Defect Based on Multi-scale Feature Fusion
针对目前绝缘子缺陷检测算法检测精度与速度不平衡以及对小目标绝缘子缺陷检测效果不佳等问题,提出一种融合多尺度特征的轻量级YOLOv7 绝缘子缺陷检测算法.以YOLOv7 为基础框架,使用CA-GhostNet作为主干网络;将头部预测网络中的残差卷积替换为深度可分离卷积;在颈部网络设计Light-SPPCSPC特征提取模块;在特征金字塔部分将不同尺度的特征图融合.实验结果表明,所提算法实现了精度与速度的平衡,降低了绝缘子缺陷的漏检率.
A lightweight YOLOv7 insulator defect detection algorithm that integrates multi-scale features is proposed to address the issues of imbalanced detection accuracy and speed in current insulator defect detection algorithms,as well as poor detection performance for small target insulator defects.Using YOLOv7 as the basic framework and CA HostNet as the backbone network;Replace the residual convolu-tion in the head prediction network with deep separable convolut…查看全部>>
党宏社;许勃;张选德
陕西科技大学电气与控制工程学院,西安 710021陕西科技大学电气与控制工程学院,西安 710021陕西科技大学电气与控制工程学院,西安 710021
绝缘子缺陷轻量化空间金字塔多尺度特征融合
insulator defectslightweightpyramid of spacemulti-scale feature fusion
《电瓷避雷器》 2023 (6)
面向可解释性高维度卷积网络表示的快速磁共振成像研究
187-195,9
国家自然科学基金项目(编号:61871206)陕西省科技厅自然科学基金项目(编号:2020JM-509).Project supported by National Natural Science Foundation of China(NSFC)(No.61871206)Natural Science Foundation of Science and Technology Department of Shaanxi Province(No.2020JM-509).
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