基于改进轻量化YOLOv7的变电站数显仪表检测

针对在实际工业生产环境下,当前通用检测模型算法参数体量大、检测精度低,同时巡检机器人上部署困难等问题,提出一种基于改进YOLOv7轻量化模型的数显仪表检测方法。为减少计算量,在YOLOv7网络中引入GhostNet作为主干网络模块,并且将SPPCSPC替换为了RFB,在降低模型参数量的同时有效提升了检测精度。实验结果证明,本文算法相较于原YOLOv7算法,模型大小压缩了40MB,参数量减少了57.5%,同时检测精度mAP从原来的98.9%提高达到了99.3%,有效验证了本文算法的有效性。