STMS-YOLOv5:用于轮表面缺陷检测的轻量级算法
Rui Yan1,2, Rangyong Zhang1,2, Jinqiang Bai1,2
1Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan 250014, China.
一个新的轻量级深度学习模型,STMS-YOLOv5,显著提高了轮表面缺陷检测的速度和准确性. 这种模型可以降低计算成本,同时保持工业应用的高性能.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器学习 机器学习
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 深度学习对象检测模型在轮表面缺陷检测方面面临挑战,原因是高计算需求和复杂的架构,导致速度和准确性低于最佳.
- 现有的方法在实时工业检查场景中难以平衡效率和性能.
研究的目的:
- 提出一种新的轻量级深度学习模型STMS-YOLOv5,用于高效准确地检测轮表面缺陷.
- 解决当前算法在速度,准确性和计算成本方面的局限性.
主要方法:
- 使用ShuffleNetv2模块实现轻量级的骨干,以最大限度地减少GFLOP和参数.
- 综合转换卷积上采样,以增强网络学习能力.
- 嵌入了最大效率的通道注意力机制,以抵消来自轻量级骨干的准确性损失.
- 使用SIOU_Loss用于界限框回归以加快模型收.
主要成果:
- 实现了130.4 FPS (轮数据集) 和133.5 FPS (NEU-DET钢铁数据集) 的高推断速度.
- 与基线模型相比,模型参数减少了44.4%,GFLOPs减少了50.31%.
- 在轮数据集上获得高平均精度 (mAP@0.5),在轮数据集上达到98.6%,在NEU-DET数据集上达到73.5%.
结论:
- 拟议的STMS-YOLOv5模型为工业表面缺陷检测提供了轻量级深度学习的重大进步.
- 在速度,参数减少和准确性方面表现出卓越的性能,验证了其有效性和概括能力.
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