基于改进YOLOv7-tiny的带钢表面缺陷检测算法OA北大核心

针对带钢表面缺陷检测任务存在的小目标检测效率低、缺陷定位不准确、检测算法参数量大、难以部署在终端设备上等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny检测算法。首先,使用GSConv替换颈部网络中的标准卷积,基于GSConv设计一种改进的高效聚合网络(ELAN-G),保证带钢表面缺陷特征信息被充分融合同时降低算法的参数量;其次,在预测头和颈部网络之间增加针对低分辨率和小缺陷的SPDConv模块,模块生成一个中间特征图,通过对中间特征图中的小缺陷特征信息进行过滤学习得到最终特征图,以此提高预测头对小缺陷的检测精度;最后,引入MPDIoU损失函数,合理利用边界回归框的几何性质,简化损失函数计算过程并提高缺陷定位精度。实验结果表明,在NEU-DET数据集上,改进算法比其他6种先进目标检测算法效果更好,性能更均衡,其平均精度均值(mAP)可达74.1%,且参数量和计算量低于所有对比算法,可应用于工业环境中的带钢表面缺陷检测系统。