改进YOLO的X射线管道焊缝检测算法OACSTPCD
提出一种基于YOLOv8n算法改进的YOLOv8n MG算法,用于解决目标小、遮挡重叠、算法参数量大等问题。首先,引入GSConv和VoV GSCSP模块降低算法复杂度,提高算法对缺陷粗糙边缘的检测能力;其次,使用轻量级的上采样算子Carafe替换原有的传统上采样,保留更多的细节特征;最后,引入混合局部通道注意力(MLCA)机制,以较低的计算成本和参数量保留更多的空间特征信息,并利用Adam优化器提高算法对复杂参数空间的学习能力。结果表明:优化后…查看全部>>
王合佳;林宁;林振超;黄凯;牛顿;郑力新
华侨大学工学院,福建泉州362021华侨大学福建省特种设备检验研究院泉州分院,福建泉州362021华侨大学福建省特种设备检验研究院泉州分院,福建泉州362021华侨大学福建省特种设备检验研究院泉州分院,福建泉州362021华侨大学福建省特种设备检验研究院泉州分院,福建泉州362021华侨大学工学院,福建泉州362021
计算机与自动化
焊接缺陷缺陷检测MLCA模块YOLOv8算法检测帧率
《华侨大学学报（自然科学版）》 2024 (6)
P.766-775,10
福建省科技计划项目(2020Y0039)福建省泉州市科技计划项目(2020C042R)。
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