目前的绝缘子及缺陷目标检测算法中普遍存在着诸如误检、漏检和检测精度低等一系列问题,提出一种改进的YOLOv9绝缘子及缺陷目标检测算法来更好地检测绝缘子及其残缺缺陷。首先,在YOLOv9的核心模块RepNCSPELAN中嵌入多样性分支块DBB,DBB...目前的绝缘子及缺陷目标检测算法中普遍存在着诸如误检、漏检和检测精度低等一系列问题,提出一种改进的YOLOv9绝缘子及缺陷目标检测算法来更好地检测绝缘子及其残缺缺陷。首先,在YOLOv9的核心模块RepNCSPELAN中嵌入多样性分支块DBB,DBB可以增强单个卷积的表示能力,丰富特征空间,提高模型的特征提取能力,提升模型性能,同时基本不增加推理时间成本。其次,使用Haar小波的下采样HWD替换传统下采样,可以降低特征图的空间分辨率,同时保留尽可能多的信息,并且与传统的下采样方法相比,可以有效降低信息不确定性。最后使用MPDIoU作为模型的损失函数,MPDIoU通过直接计算预测框和真实框之间的关键点距离,能更准确地反映预测框和真实框之间的差异,从而提升模型的平均精度。在绝缘子及缺陷数据集上,改进后的算法YOLOv9-DHM的平均检测精度(Mean Average Precision,mAP)提高至96.8%,相比于原始算法提高了2.2%,精确率和召回率分别提高至95.4%和94.5%。改进后的算法相比原始算法,平均检测精度有明显提升,证明了算法改进后的可行性。展开更多
文摘目前的绝缘子及缺陷目标检测算法中普遍存在着诸如误检、漏检和检测精度低等一系列问题,提出一种改进的YOLOv9绝缘子及缺陷目标检测算法来更好地检测绝缘子及其残缺缺陷。首先,在YOLOv9的核心模块RepNCSPELAN中嵌入多样性分支块DBB,DBB可以增强单个卷积的表示能力,丰富特征空间,提高模型的特征提取能力,提升模型性能,同时基本不增加推理时间成本。其次,使用Haar小波的下采样HWD替换传统下采样,可以降低特征图的空间分辨率,同时保留尽可能多的信息,并且与传统的下采样方法相比,可以有效降低信息不确定性。最后使用MPDIoU作为模型的损失函数,MPDIoU通过直接计算预测框和真实框之间的关键点距离,能更准确地反映预测框和真实框之间的差异,从而提升模型的平均精度。在绝缘子及缺陷数据集上,改进后的算法YOLOv9-DHM的平均检测精度(Mean Average Precision,mAP)提高至96.8%,相比于原始算法提高了2.2%,精确率和召回率分别提高至95.4%和94.5%。改进后的算法相比原始算法,平均检测精度有明显提升,证明了算法改进后的可行性。
