改进Yolov7-tiny的钢材表面缺陷检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第12期北京时间：

作者：齐向明, 董旭

单位：辽宁工程技术大学 软件学院，辽宁 葫芦岛 125100

摘要：为提高钢材表面缺陷小目标检测效率，提出一种改进Yolov7-tiny的钢材表面缺陷检测算法。将特征提取网络的激活函数更换为SiLU，提高特征提取能力；把特征融合网络的张量拼接操作与加权双向特征金字塔BiFPN结合，再把上采样部分的最邻近插值替换为轻量级算子CARAFE，提升特征融合能力；最后在输出端引入多头自注意力机制MHSA 和SPD卷积构建块，提升输出端对钢材表面缺陷小目标的检测性能。在NEU-DET数据集上做消融和对比实验，改进算法与原Yolov7-tiny算法比较，mAP提升11.7个百分点，Precision提升3.3个百分点，FPS值达到192，结果表明改进算法能有效提升钢材表面缺陷小目标检测效率；在VOC2012数据集上做通用性对比实验，结果表明改进算法具有通用性。

关键词：钢材表面,缺陷检测,Yolov7-tiny,SiLU,BiFPN,CARAFE,MHSA,SPD