改进轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测

针对钢材表面缺陷形态多样、结构复杂且存在检测目标漏检现象和算法参数量过大等问题,提出一种轻量化VTG-YOLOv7-tiny的钢材缺陷检测算法。该方法一是设计VoVGA-FPN网络,以减少信息传递过程中的丢失,增强网络特征融合能力;二是构建三重坐标注意力机制,提升模型对空间和通道信息的特征提取能力;三是引入鬼影混洗卷积,在提高精度的同时降低模型参数量和计算量;四是增加大目标检测层,改善特征图中部分缺陷占比较大,导致检测精度低的问题。在NEU-DET和Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,改进后算法与原模型相比,mAP分别提升5.7%和8.5%;参数量和计算量分别降低0.61 M和4.2 G;精确度和召回率分别提升7.1%,1.8%和8.9%,7.0%。实验结果表明,改进后的算法更好地平衡了检测精度和轻量化,为边缘终端设备提供了参考。

单级特征图融合坐标注意力的视觉位置识别方法

针对视角和环境变化的场景中现有视觉位置识别方法存在的匹配遗漏和实时性差的问题,提出基于单级特征图融合坐标注意力的视觉位置识别方法。首先通过坐标注意力捕获特征的相对位置信息,然后利用扩张卷积和局部聚合向量网络(NetVLAD)构造多尺度特征融合的编码器,最后基于三元组损失训练网络。经Pitts30k和Nordland数据集验证,在位置识别试验中,与同基线的先进方法Patch-NetVLAD相比,所提出的方法能够获得同等的召回精度且检索速度提高19%。在回环检测试验中,所提出的方法达到了合理平衡鲁棒性和检索速度的目标。