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基于YOLOv5模型改进的太阳能电池片小尺寸缺陷精准检测算法
1
作者 张帅 高德东 +1 位作者 赵德胜 孟祥纯 《青海大学学报》 2025年第1期8-14,共7页
在电致发光环境中检测太阳能电池片裂纹、碎片和功能失效等小尺寸和不规则故障的难度较大、精度较低,为此提出一种结合可变形卷积网络(DCNv2)和最小点距离交并比(MPDIoU)损失函数的改进YOLOv5模型。通过使用DCNv2替换原有的标准卷积C3模... 在电致发光环境中检测太阳能电池片裂纹、碎片和功能失效等小尺寸和不规则故障的难度较大、精度较低,为此提出一种结合可变形卷积网络(DCNv2)和最小点距离交并比(MPDIoU)损失函数的改进YOLOv5模型。通过使用DCNv2替换原有的标准卷积C3模块,引入MPDIoU损失函数替换原有的CIoU,提高模型处理小尺寸复杂形状缺陷时的适应性和检测精度,减小预测框与实际框之间的定位误差。结果表明:改进YOLOv5模型的mAP@50的值为78.4%,较原始模型提高5.3个百分点;mAP@50-95的值为72.2%,较原始模型提高5.4个百分点,且模型的检测速度维持在每秒53帧。由此证明,以上改进不仅能提升模型在复杂背景中的鲁棒性和适应性,还能增强模型在检测小尺寸缺陷时的准确性和实时性。 展开更多
关键词 YOLOv5 电致发光 太阳能电池 缺陷检测 可变形卷积网络 最小点距离交并比
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最小点距离的边界框回归损失函数及其应用 被引量：3
2
作者 麻斯亮 许勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2695-2701,共7页
边界框回归(BBR)已广泛应用于目标检测和实例分割,这是目标定位的一个重要步骤,但仍存在收敛缓慢和回归不准确的问题.本文研究发现大多数现有的边界框回归损失函数在预测框与标注框具有相同的纵横比,但宽度和高度值不同时损失函数值无... 边界框回归(BBR)已广泛应用于目标检测和实例分割,这是目标定位的一个重要步骤,但仍存在收敛缓慢和回归不准确的问题.本文研究发现大多数现有的边界框回归损失函数在预测框与标注框具有相同的纵横比,但宽度和高度值不同时损失函数值无法收敛.为了解决这个问题,本文充分挖掘矩形的几何特征,提出了一种最小点距离的边界框相似度度量,它包含了现有主流边界框回归度量的相关因素,即重叠或非重叠面积、中心点距离、宽度和高度的偏差,同时简化了计算过程.在此基础上,本文提出了一个最小点距离的边界框回归损失函数,称为.实验结果表明,损失函数应用于最先进的实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv7)模型训练PASCAL VOC、MS COCO和IIIT5k,其性能优于现有损失函数,模型回归效率和精度得到有效提升. 展开更多
关键词 目标检测 实例分割 边界框回归 损失函数 最小点距离
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基于YOLOv8改进的脑癌检测算法
3
作者 王喆 赵慧俊 +2 位作者 谭超 李骏 申冲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期444-450,共7页
自动检测脑部肿瘤在磁共振成像中的位置是一个复杂、繁重的任务,需要耗费大量时间和资源。传统识别方案经常出现误解、遗漏和误导的情况,从而影响患者的治疗进度,对患者的生命安全产生影响。为了进一步提高鉴定的效果,引入了4项关键改... 自动检测脑部肿瘤在磁共振成像中的位置是一个复杂、繁重的任务,需要耗费大量时间和资源。传统识别方案经常出现误解、遗漏和误导的情况,从而影响患者的治疗进度,对患者的生命安全产生影响。为了进一步提高鉴定的效果,引入了4项关键改进措施。首先,采用了高效的多尺度注意力EMA(Efficient Multi-scale Attention),这种方法既可以对全局信息进行编码,也可以对信息进行重新校准,同时通过并行的分支输出特征进行跨维度的交互,使信息进一步聚合。其次,引入了BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)模块,并对其结构进行改进,以便缩短每一次检测所需要的时间,同时提升图像识别效果。然后采用MDPIoU损失函数和Mish激活函数进行改进,进一步提高检测的准确度。最后进行仿真实验,实验结果表明,改进的YOLOv8算法在脑癌检测中的精确率、召回率、平均精度均值均有提升,其中Precision提高了4.48%,Recall提高了2.64%,mAP@0.5提高了2.6%,mAP@0.5:0.9提高了7.0%。 展开更多
关键词 YOLOv8 脑癌 Efficient Multi-Scale Attention模块 Bidirectional Feature Pyramid Network结构 Missed Softplus with Identity Shortcut激活函数 minimum point distance intersection over union损失函数
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