基于改进YOLOv8s的多尺度检测算法OA北大核心CSTPCD
Multi-scale object detection algorithm based on improved YOLOv8s
针对绝缘子小目标特征信息不足导致的检测精度低、模型体积大不利于硬件移植等问题,提出一种多尺度检测算法MPH-YOLO.MPH-YOLO首先通过扩充小目标检测尺度,提高小目标感知能力;其次使用SIoU损失函数代替YOLOv8s中的CIoU损失函数作为边框损失函数,增强对目标的定位精度;最后引入更低成本的Ghost卷积代替网络结构中的传统卷积,轻量化模型的体积.改进后的算法在绝缘子数据集上的检测精度和模型轻量化均有提升,检测精度mAP50-95为86…查看全部>>
In view of the low detection accuracy caused by insufficient feature information of small objects like insulators and the large model size that is not conducive to hardware transplantation,a multi-scale detection algorithm MPH-YOLO(multiple prediction head-you only look once)is proposed.The algorithm MPH-YOLO improves the detection ability of small objects by expanding the detection scale of small object first,and then the CIoU loss function in YOLOv8s is re…查看全部>>
文思予;张上;张朝阳;冉秀康
重庆理工大学,重庆 400054||水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002||湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心,湖北 宜昌 443002水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002||湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心,湖北 宜昌 443002水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002||湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心,湖北 宜昌 443002水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443002||湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心,湖北 宜昌 443002
电子信息工程
绝缘子多尺度检测小目标YOLOv8sSIoUGhost卷积
insulatormulti-scale detectionsmall objectYOLOv8sSIoUGhost convolution
《现代电子技术》 2024 (15)
133-138,6
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