基于改进YOLOv8n的轻量化工地堆放木材异常检测算法

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【作者】王浩宇
【刊名】现代信息科技
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【年份】2025
【卷号】第9卷
【期号】第7期
【页码】58-63，70
【ISSN】2096-4706
【关键词】改进YOLOv8n算法工地木材异常检测轻量化小目标检测
【摘要】在工地堆放木材物料时，室外环境容易导致木材表面出现受潮变形、干裂等异常状况。针对现有检测算法在木材物料表面异常检测方面精度欠佳、模型计算复杂度高等问题，提出一种以YOLOv8n为基础模型的轻量级小目标检测算法。该算法引入空间-通道重构卷积模块以及针对小目标检测的归一化Wasserstein距离损失函数，同时将基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块嵌入主干网络，以此减轻遮挡及背景干扰带来的影响。改进后的算法在木材缺陷数据集上进行了实验验证，相较于原算法，其mAP@0.5提升了3.6%，参数量降低了2...
【文献类型】期刊