基于轻量化YOLOv8的疵棉异性纤维检测算法研究

来源：石河子大学学报·自然科学版杂志2024年第6期北京时间：

作者：郭典, 李景彬, 胡立庆, 聂晶, 杨朔, 杨宏飞, 张连生, 周杰, 冯玉刚

单位：1 石河子大学机械电气工程学院,新疆 石河子 832000; <br/>2 新疆仁和纺织科技有限公司,新疆 胡杨河 834034; <br/>3 青岛双清智能科技有限公司,山东 青岛 430048

摘要：为解决疵棉小目标异纤检测难度高、检测实时性差等问题,本文提出一种基于轻量化YOLOv8的疵棉异纤检测算法(YOLOv8-MMW)。首先,引入MobileNetV3轻量级网络替换原骨干网络,以降低参数数量和计算复杂度,提高网络算法检测的实时性;其次,在骨干网络中加入多维协作注意力机制(MCA),增强多维特征交互能力,使模型关注疵棉小目标异纤;最后,引入动态非单调聚焦机制WIoUv3,以提高模型收敛速度和精度,提升对小目标异纤的定位能力。结果表明,改进后的YOLOv8-MMW模型精确度和平均精度均值分别为95.5%和95.8%,与原始基线模型YOLOv8相比,精确度和平均精度均值分别提升了0.9%和0.1%,模型权重减少了56.7%,帧率达到367.8帧/s。改进后的模型可以更快速、准确地识别出疵棉小目标异纤,为疵棉智能化分拣提供技术支撑。

关键词：疵棉异纤,YOLOv8,注意力机制,轻量化,目标检测

基金资助：新疆生产建设兵团科技攻关项目(2019AB014);第七师-石河子大学科技创新专项项目(QS2023002)