面向松木表面缺陷检测的改进RT-DETR模型

为提高松木表面缺陷检测精确度,保证检测速率,该研究提出一种改进RT-DETR的检测模型RIC-DETR。首先,从木材表面缺陷公开数据集中获取图片,并进行标注及数据增强,构建一个包含13642张图片的表面缺陷数据集;其次,对比VGG11、VGG13、ResNet18和VanillaNet13等网络架构,选用计算复杂度低且检测精度较高的ResNet18作为主干特征提取基准网络;然后,引入反向残差移动模块更新ResNet18中的基本块,扩展模型的感受野,改善层间的特征交互;最后,使用EfficientViT模型中的级联分组注意力机制对反向残差移动模块进行二次创新改进,降低计算资源的消耗,提升模型的表达能力。试验结果表明,RIC-DETR的精确率、召回率、平均精度均值分别为95.4%、96.0%、97.2%,均优于目前主流的YOLO系列模型,对比基准模型RT-DETR,RIC-DETR在保持高精度的情况下,参数量、浮点运算量和内存占用量大幅减少,分别降低了54%、57%、52%,同时检测速度可达63.5帧/s。RIC-DETR模型具有复杂度低、准确率高、检测速度快的特点,可为松木的表面缺陷检测提供技术支持。