基于YOLOv8n改进的织物疵点检测算法OACSTPCD
为了解决织物疵点检测中小目标疵点难以检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n算法的织物疵点检测系统。首先,在特征融合部分,采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的卷积核,并引入了Slim⁃neck特征融合模块,使每个特征层能够同时考虑深层特征的语义信息和浅层特征的细节信息,提高了对小目标的特征响应,同时简化了模型并降低了计算复杂度。其次,设计了用于检测小疵点目标的检测层P2,增强了模型对小疵点目标的检测能力,使其更适用于织物疵点检测任务。…查看全部>>
刘伟宏;李敏;朱萍;崔树芹;颜小运
武汉纺织大学,湖北武汉430200武汉纺织大学,湖北武汉430200 湖北省服装信息化工程技术研究中心,湖北武汉430200 纺织服装智能化湖北省工程研究中心,湖北武汉430200武汉纺织大学,湖北武汉430200武汉纺织大学,湖北武汉430200武汉纺织大学,湖北武汉430200
轻工业
织物疵点YOLOv8n算法Slim⁃neckEMA⁃SlidelossGSConv
《棉纺织技术》 2024 (10)
P.19-25,7
湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20211701)湖北省自然科学基金(2022CFC074)。
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