改进YOLOv8的轻量化轴承缺陷检测算法OA北大核心CSTPCD
Lightweight bearing defect detection algorithm combined with improved YOLOv8
针对工业轴承表面缺陷检测算法精度低、模型参数量大的问题,提出一种改进YOLOv8的轻量化目标检测算法(MFA-YOLOv8).首先,设计了一种轻量化多尺度特征卷积模块EMFC,基于此重构了主干和颈部部分C2f中的Bottleneck结构,保持轻量化的同时还有效地捕获不同尺度信息的细节特征;其次,引入焦点调制模块FM,提升模型对缺陷目标的表征能力和感受野;最后,引入注意力尺度序列融合模块ASF,进一步提升网络对轴承缺陷的检测精度,减小参数规模.实验…查看全部>>
In view of the low accuracy and the large number of model parameters of the surface defect detection algorithms for industrial bearings,a lightweight object detection algorithm(MFA-YOLOv8)combined with improved YOLOv8 is proposed.A lightweight multi-scale feature convolution module EMFC(efficient multi-scale feature convolution)is designed,based on which the Bottleneck structure in the partial C2f of the trunk and neck is reconstructed to maintain lightweigh…查看全部>>
郎德宝;周凯红
广西高校先进制造与自动化技术重点实验室,广西 桂林 541006广西高校先进制造与自动化技术重点实验室,广西 桂林 541006
电子信息工程
轴承表面缺陷检测YOLOv8多尺度特征卷积焦点调制网络注意力尺度序列融合轻量化
bearing surface defect detectionYOLOv8multi-scale feature convolutionfocal modulation networkASFlightweight
《现代电子技术》 2024 (19)
115-122,8
国家自然科学基金面上项目(52075110)广西自然科学基金重点项目(2023GXNSFDA026045)
评论