论文地址: https://www.mdpi.com/2227-9717/12/1/205
Research on an Intelligent Identification Method for Wind Turbine Blade Damage Based on CBAM-BiFPN-YOLOV8
Processes ( IF 3.5 ) Pub Date : 2024-01-18 , DOI: 10.3390/pr12010205
Hang Yu, Jianguo Wang, Yaxiong Han, Bin Fan, Chao Zhang
<<基于CBAM-BiFPN-YOLOV8的风电机组叶片损伤智能识别方法研究>>
为了解决风力涡轮机叶片损伤图像检测中复杂背景和多尺度特征分布的挑战，我们提出了一种基于增强型YOLOV8模型的方法。我们的方法侧重于三个关键方面：首先，我们通过将 CBAM 注意力机制集成到主干网络中来增强小目标特征的提取。其次，使用加权双向特征金字塔网络（BiFPN）代替路径聚合网络（PANet）来改进特征融合过程。这种修改优先考虑深层特征中的小目标特征，并促进多尺度特征的融合。最后，我们将损失函数从 CIoU 改进为 EIoU，增强对小目标的敏感性和边界框的抗扰动性，从而缩小计算预测与实际值之间的差距。实验结果表明，与YOLOV8模型相比，CBAM-BiFPN-YOLOV8模型在准确率、召回率、[email protected]、[email protected]:.95方面分别提高了1.6%、1.0%、1.4%和1.1%。 ， 分别。该增强模型全面实现了显着的性能改进，以较低的计算成本证明了我们提出的增强功能的可行性和有效性。
更新日期：2024-01-20
从文章看可以看出, 引入双向特征金字塔网络（BiFPN）和 CBAM 注意力机制, 能改善小目标检测的效果
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