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基于部分可变形卷积的多尺度路面缺陷检测算法
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作者 付景泽 吕伏 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2024年第10期36-49,共14页
针对当前的路面缺陷检测算法在精度和效率方面存在一定的问题,该文在YOLOv8n的基础上进行改进,提出了双分支多尺度特征下的路面缺陷检测算法YOLOv8-PFMD。首先,使用部分可变形卷积(P-DCNv3)替换常规卷积,以在提高模型特征提取能力的同... 针对当前的路面缺陷检测算法在精度和效率方面存在一定的问题,该文在YOLOv8n的基础上进行改进,提出了双分支多尺度特征下的路面缺陷检测算法YOLOv8-PFMD。首先,使用部分可变形卷积(P-DCNv3)替换常规卷积,以在提高模型特征提取能力的同时增强其对不同缺陷形变的适应能力;其次,在C2f模块中采用了更高效的Faster_RFE_Bottleneck模块,结合Pconv和RFE结构充分利用特征映射中感受野的优势,以进一步降低模型计算量;然后,在坐标注意力的基础上提出多尺度双分支坐标注意力(MDCA),通过扩展双分支的拆分融合,从而在减少模型参数的同时提高模型特征表达能力;最后,将YOLOv8n两个检测头的卷积融合成深度可分离卷积(DSConv),使模型的参数量大幅下降。实验结果表明,在RDD2022数据集和Road Damage数据集上,改进的算法与原算法相比,mAP50分别提升了8.4%、7.3%,参数量和计算量分别降低了16.7%、20.7%。在RDD2022数据集上,算法在mAP50和F1分数方面,相较于Faster-RCNN、YOLOv7等主流目标检测算法也取得了提升的效果。 展开更多
关键词 路面缺陷检测 可变形卷积 YOLOv8 坐标注意力 多尺度池化
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