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华北电力大学学报(自然科学版) 2024年

作者：周央廖斌华北电力大学电气与电子工程学院

针对当前输电线路异物检测人工巡检成本高、效率低，检测速度和精度不佳的问题，提出了一种基于改进YOLOv7算法的输电线路异物检测方法。首先，在主干网络和头部网络中分别引入BiFormer注意力机制模块，提升算法对小目标的检测能力;在... 详细信息

针对当前输电线路异物检测人工巡检成本高、效率低，检测速度和精度不佳的问题，提出了一种基于改进YOLOv7算法的输电线路异物检测方法。首先，在主干网络和头部网络中分别引入BiFormer注意力机制模块，提升算法对小目标的检测能力;在头部网络中采用GSConv模块替换原网络中的CBS模块，保持算法准确性的同时降低其复杂度，进而提升算法的检测速度和效率;在预测部分采用shape-iou损失函数替换原网络中的Ciou损失函数，使得损失函数更加拟合训练数据，并使边界框回归损失更加精确。实验结果表明，本文提出的方法在自建的输电线路异物检测数据集中取得了良好的效果，与原模型相比，mAP值提升了7.7%，检测速度提升了2.9%，证明所提出的方法能够有效提升输电线路中异物的检测效果。

关键词：异物检测 YOLO算法 BiFormer GSConv shape-iou

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基于GSS-YOLOv8n的轻量化织物疵点检测算法

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棉纺织技术 2024年

作者：井振威张团善西安工程大学

针对织物疵点检测方式大多为人工操作且检测耗时、背景复杂、所含疵点种类繁多等问题，提出一种改进YOLOv8算法的轻量级检测模型GSS-YOLOv8n。首先，采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的标准卷积核，并在Neck使用一次性聚合方法来... 详细信息

针对织物疵点检测方式大多为人工操作且检测耗时、背景复杂、所含疵点种类繁多等问题，提出一种改进YOLOv8算法的轻量级检测模型GSS-YOLOv8n。首先，采用了兼顾速度和精度的GSConv替代原有的标准卷积核，并在Neck使用一次性聚合方法来设计跨级部分网络（GSCSP）模块VoVGSCSP替换C2f模块，引入GSlim-Neck结构，降低了计算和网络结构的复杂性，保持了足够的精度；其次，重新设计了YOLOv8检测头SCGD，在降低模型参数量的同时减少了细节特征的遗漏率，提升了检测头定位和分类的性能，提高了模型的鲁棒性。最后，引入损失函数shape-iou，该损失函数考虑了边界框回归样本自身的形状和尺寸对边界框回归的影响，使得iou更加准确和稳健。试验结果表明：GSS-YOLOv8n模型的mAP@0.5和mAP@0.5:0.95为98.1%、73.5%，相比于原模型分别提高了1.0个百分点和9.7个百分点，参数量和计算量分别降低了34.7%和35.4%，检测速度达到42.4帧/s。GSS-YOLOv8n模型在实现轻量化的基础上可以实时准确地识别织物疵点。

关键词： YOLOv8 织物疵点检测 shape-iou 轻量化 GSConv

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