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题名基于UD-DETR轻量化网络小目标异物检测算法
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作者
林永洪
郑建明
李照
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机构
吉林化工学院信息与控制工程学院
吉林市城乡规划研究院
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出处
《信息化研究》
2025年第1期71-78,共8页
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文摘
RT-DETR作为DETR系列中针对实时场景进行优化的模型,同时存在模型较大、对多尺度的小目标异物存在误检、漏检的问题。为了降低模型的参数量、计算量,同时提高多尺度特征提取能力,本文提出一种基于RT-DETR改进的UD-DETR传送带异物检测方法,SFDConv利用不同类型的卷积分散计算成本和捕捉更多样化的特征信息,用于改进主干网络残差块中的3×3卷积;提出的UDFPN能够降低路径聚合的计算成本和增强提取小目标在空间和深度方向上的局部特征的能力,用于改进高效混合编码器。实验表明,本文所提出的UD-DETR的参数量为11 M,FLOPS为39.4 G,精确度为0.950,召回率为0.836,mAP@50为0.899,mAP@50-95为0.522。参数量和FLOPS相较于原版模型下降了44%和30%,性能指标均高于原版模型和YOLOv8、YOLOv9等主流检测模型。
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关键词
RT-DETR
UD-DETR
传送带异物检测
sfdconv
UDFPN
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Keywords
RT-DETR
UD-DETR
conveyor belt foreign object detection
sfdconv
UDFPN
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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