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题名基于YOLOv8改进的服装疵点检测算法
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作者
鲍禹辰
徐增波
田丙强
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机构
上海工程技术大学纺织服装学院
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出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期49-56,共8页
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文摘
针对服装疵点检测方法,提出了基于YOLOv8改进的算法YOLOv8-MBRGA,用于完成服装疵点的检测任务。引入BiFPN金字塔替换head层中的concat连接,将语义信息传递到不同的特征尺度上,从而增强特征融合。为加速模型的收敛速度和推理速度,在检测头上增加RepVGG网络,有助于更好地训练深层次的网络模型。采用分离卷积替换Conv卷积降低网络的复杂度并融入注意力机制EffectiveSE增强模型的特征提取和多尺度信息融合的能力。试验结果表明,YOLOv8-MBRGA算法在服装疵点检测上获得了显著的效果,平均精度均值提高了5.50%,精确度提高11.06%,在推理速度基本保持不变的情况下,模型的计算量下降30.48%。
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关键词
服装疵点
BiFPN金字塔
RepVGG网络
YOLOv8
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Keywords
garment defect
BiFPN pyramid
RepVGG network
YOLOv8
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分类号
TS941.26
[轻工技术与工程—服装设计与工程]
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