基于改进YOLOv8的小目标与细长目标检测模型

作     者：周子渊 成苗 何莲 张佳成 ZHOU Ziyuan;CHENG Miao;HE Lian;ZHANG Jiacheng

作者机构：中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 深圳市中钞科信金融科技有限公司广东深圳518206 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2024年第44卷第S2期

页      面：286-295页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：缺陷检测 多尺度特征融合 注意力机制 边界框回归 目标检测 

摘      要：实时、准确的玻璃缺陷检测至关重要;然而,尺度多变的缺陷形态以及特征微弱的小目标和长宽比例极端的细长目标让这个任务极具挑战性。针对上述需求,提出一种基于改进YOLOv8(You Only Look Once version 8)的小目标与细长目标检测模型YOLO-WANI(WPAN+AMFI+NWD&Inner-CIoU)。首先,设计WPAN(Weighted Path Aggregation Network)减小小目标和细长目标信息在网络传播过程中发生的损失,从而平衡不同尺度信息的重要性;其次,引入基于注意力的多尺度特征交互模块(AMFI),以捕捉深层特征中聚焦对象的语义信息;再次,使用归一化沃瑟斯坦距离(NWD)和Inner-CIoU损失替换原始的CIoU(Complete Intersection over Union)损失,从而提高对小目标和细长目标的检测效率;最后,制作玻璃缺陷检测数据集验证模型性能。实验结果表明,相较于YOLOv8n,YOLO-WANI在玻璃缺陷检测数据集上的mAP50:95提高了1.9个百分点、mAP50提高了4.6个百分点,分别达到了42.6%、81.7%;在NEU-DET(the NorthEastern University surface defect database for defect DETection task)钢材缺陷检测数据集上mAP50:95提高了1.5个百分点、mAP50提高了1.9个百分点,分别达到了40.3%、76.1%。所提模型和各个量级的实时缺陷检测模型相比都有着最高的精度,同时只有4.1×106的参数量和9.9 GFLOPs的计算量,且FPS(Frames Per Second)达到138、单图推理时间为(7.16±0.17) ms,满足轻量化和高精度的需求。