Improved YOLOv8 metal surface defect detection model
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摘要:
针对工业制造中金属表面缺陷检测的检测精度低、漏检率和误检率高等问题，文章提出了一种改进YOLOv8的金属表面缺陷检测模型。首先采用CG模块替换掉Backbone的下采样卷积模块，增强模型的上下文信息理解能力；其次采用RepGFPN模块替换原始的特征金字塔网络，提高模型的多尺度特征提取能力；最后通过对检测头重设计，提出GDetect模块，提升模型的整体性能。实验结果表明，改进后的模型在GC10-DET数据集中准确率、召回率和mAP@0.5达到了71.2%、72.4%和74.5%，分别提高了2.8%、8.1%和6.0%，参数量和计算量分别减少了6%和22%。同时在PASCAL VOC和NEU-DET数据集验证了模型在不同数据集下的鲁棒性和泛化能力，提高了对目标的检测精度。所提出的改进模型在金属缺陷检测领域取得了显著进展，提高了检测精度，解决了常见问题，并在保持轻量级的同时实现了较高的性能，为金属表面缺陷检测提供了一种高效且可行的解决方案。
Abstract:In order to solve the problems of low detection accuracy, high miss detection rate and high false detection rate of metal surface defect detection in industrial manufacturing, an improved YOLOv8 metal surface defect detection model is proposed. Firstly, the CG module is used to replace Backbone's downsampling convolution module to enhance the model’s contextual information understanding ability; secondly, the RepGFPN module is used to replace the original feature pyramid network to improve the model's multi-scale feature extraction ability; finally, by redesigning the detection head, The GDetect module is proposed to improve the overall performance of the model. Experimental results show that the accuracy, recall and mAP@0.5 of the improved model reached 71.2%, 72.4% and 74.5% in the GC10-DET data set, which increased by 2.8%, 8.1% and 6.0% respectively. The number of parameters and calculation The volumes were reduced by 6% and 22% respectively. At the same time, the robustness and generalization ability of the model under different data sets were verified in the PASCAL VOC and NEU-DET data sets, and the detection accuracy of the target was improved. The proposed improved model has made significant progress in the field of metal defect detection, improved detection accuracy, solved common problems, and achieved high performance while maintaining lightweight, providing an efficient and feasible solution for metal surface defect detection.
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Keywords:
- metal surface defect detection /
- YOLOv8 /
- CG /
- RepGFPN /
- GDetect
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金属表面缺陷检测一直是工业领域关注的重要问题之一。随着现代工业的发展，金属制品在各行各业中占据着重要地位，而其质量直接关系到产品的性能和安全。然而，金属制品在生产过程中难免会出现各种缺陷，如裂纹、气孔和凹坑等，这些缺陷不仅影响产品的外观美观，更可能导致产品在使用过程中出现故障，甚至危及安全。因此，发展高效准确的金属表面缺陷检测方法对于确保产品质量、提高生产效率和降低成本具有重要意义。
针对金属表面缺陷的检测一直是工业质量控制中的关键环节。传统的金属表面缺陷检测方法往往依赖于人工目视检查或使用基于规则的图像处理技术。人工目视检查虽然可靠，但存在主观性、疲劳度和效率低下的问题，尤其是对于大规模生产的金属制品而言。同时，基于规则的图像处理方法需要针对特定类型的缺陷设计专门的算法，难以应对不同类型和尺寸的缺陷，且对噪声和光照变化较为敏感，容易出现误判和漏检的情况。
随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，自动化缺陷检测方法逐渐取代了传统的人工检测方式，成为金属表面缺陷检测的主流手段之一。近年来，基于深度学习的目标检测算法在计算机视觉领域取得了显著的成果，为自动化缺陷检测提供了新的可能性。Tang M等[1]基于Faster-RCNN提出了一种基于注意力机制和多尺度最大池化的缺陷检测方法，能够有效提高检测精度。Fang J T等[2]基于Cascade R-CNN提出了一种新的缺陷检测方法，引入一种注意力块和新的Mix-NMS方法，可以提高有效网络的特征提取能力。Wang C L等[3]提出了金属表面缺陷检测的MeDERT模型，使用新的STF模块结构，能够侧重于多头注意模块，恢复丢失的细节，提高检测速度。Wang C L等[4]提出了一种用于金属表面缺陷检测的改进型YOLOv4模型，通过集成SAF模块、CRMA方案和PA标签平滑方法到原始模型中，在特定的数据集上mAP得到了显著的提升。Xu Y T等[5]基于改进YOLOv5，提出了一种多目标预测头的缺陷检测方法，能够快速准确地识别金属表面缺陷的类型。Zhao Y L等[6]在YOLOv5中引入轻量级的联邦融合细颈模块和PSA注意力机制，在经过数据增强的金属表面缺陷数据集中的平均检测精度达到96.7%。然而，现有的模型在金属表面缺陷检测中仍面临一些挑战，金属表面缺陷的多样性和复杂性可能使得现有模型难以充分捕捉到所有类型的缺陷，导致检测精度不够高或者存在误检、漏检的情况。
为了解决上述问题，本文通过对YOLOv8模型的优化和改进，针对金属表面缺陷的特定和挑战，提出了一种基于改进YOLOv8的金属表面缺陷检测模型，以提高检测精度、降低误判率以及降低模型参数量和计算量。本文的贡献具体如下：
（1）使用CG（context guided）模块[7]替换Backbone的下采样卷积，使得主干网络能够同时处理局部特征、周围上下文和全局上下文，并将这些信息进行有效的融合，提高模型对特征的定位精度以及其周围环境的理解和识别。
（2）使用RepGFPN[8]替换原始的Neck网络，使得Neck网络能够高效地融合多尺度特征，提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而提高检测精度。
（3）改进Head部分的Detect模块：通过结合参数共享思想和分组卷积，设计了新的GDetect模块，有效地减少参数量和计算量，提升模型的性能。
1. 算法模型
1.1 改进的YOLOv8模型
YOLOv8模型是Ultralytics开发的一种基于深度学习的目标检测算法，相较于之前的YOLO系列[9−13]模型，YOLOv8在保持较高准确率的同时，大大提高了检测速度，这对于需要实时响应的应用，如自动驾驶、无人机监控等具有重要意义。在整体设计上，YOLOv8模型包括输入端、Backbone、Neck和Head四部分。对于输入端，会通过数据预处理和增强的操作被转换为模型可以处理的格式。Backbone部分是YOLOv8的主干网络，主要负责提取图像的特征。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet-53网络，使用了C2f 代替了C3模块，这样可以在保持高精度的同时降低计算量。Neck是连接Backbone和Head的部分，主要作用是特征融合和处理，以提高检测的准确性和效率。Head部分是模型的最后一层，其结构会根据不同的任务而有所不同。例如，在图像分类任务中，通常会使用 Softmax 分类器作为 Head；在目标检测任务中，Head会输出预测的目标类别和位置信息。
虽然原始YOLOv8模型在性能方面具有较高的准确性和速度，但也存在一些缺点。首先，YOLOv8的参数量相较于其前身YOLOv5有所增加，这可能会导致更大的存储空间需求和计算负担。其次，尽管YOLOv8在处理小物体检测任务时表现出色，但在处理一些特定场景或类别的目标时，可能会出现漏检或误检的情况。此外，由于其基于深度学习的特性，对硬件设备的需求也相对较高，这可能限制了其在一些资源受限的环境中的应用。
在本文中，通过以上分析和比较，为满足金属表面缺陷检测场景的需求，提高缺陷检测的准确率和性能，故选用YOLOv8模型做相关改进，如图1所示。首先，在Backbone中将原始的下采样卷积模块替换为CG模块；然后，在Neck中将原始特征金字塔网络替换为RepGFPN模块；最后，将Head部分的Detect替换为本文改进的GDetect模块。
1.2 CG模块
传统的采样操作存在信息丢失、分辨率降低以及感受野受限等问题。这些缺陷可能影响模型对图像细节和全局结构的理解，尤其在金属表面缺陷检测等任务中可能限制模型性能。而CG模块可以帮助模型更好地理解缺陷与周围环境的关系，通过整合全局和局部上下文信息，有助于提高模型对缺陷的识别准确性。CG模块的结构如图2所示，主要由局部特征提取器、周围上下文提取器、联合特征提取器和全局上下文提取器组成。
CG模块包含两个主要步骤，在第一步中，局部特征提取器相当于一个3×3的标准卷积层，从周围8个相邻的特征向量中学习局部特征；周围上下文提取器相当于一个3×3的空洞卷积，因为空洞卷积具有相对较大的感受野，可以有效地学习周围的上下文信息；随后联合特征提取器将局部特征提取器和周围上下文提取器的输出特征连接起来，并通过一个批量归一化和参数化ReLU操作符。在第二步中，先利用一个全局平均池化层来聚合相对于的全局上下文，然后接着用一个多层感知器来进一步提取全局上下文，最后进行加权操作得到输出的特征图。
本文采用CG模块替代YOLOv8主干网络的传统下采样模块，从而提高模型对不同尺度和场景的适应能力，增强模型的特征表达能力，提高模型在金属表面缺陷检测任务中的性能和准确性，在后面的实验中也得到了证实。
1.3 RepGFPN模块
特征金字塔网络是一种用于处理多尺度特征的架构，旨在解决目标检测中不同尺度物体检测的挑战。它通过在不同层级上构建特征金字塔，使网络能够同时利用来自不同分辨率特征图的信息，从而提高模型对物体的检测鲁棒性和准确性。Jiang Y Q等[14]提出的GFPN以相同优先级处理高层语义信息和低层空间信息的方式，有益于多尺度特征融合互补，提高了模型的多尺度检测能力。但是，特征复用和更多连接虽然提升了检测精度，但也存在很多的特征冗余和推理时间增加等问题。所以在此基础上，又提出了一种新的RepGFPN结构，如图3所示。
相较于GFPN，RepGFPN主要有以下不同之处：首先，RepGFPN在特征融合过程中，采用了不同通道维度的不同尺度特征图的设置，从而在轻量级计算量的约束下，能够灵活地控制高层特征和低层特征的表达能力；然后，去掉了queen-fusion中额外的上采样操作，提高RepGFPN实时性的性能；最后，使用CSPStage[15]替换原始的3×3卷积的特征融合，CSPStage结构如图4所示，输入为2个或3个层，经过concat之后，分为两条分支，一条分支经过1×1卷积降通道，另一条分支为ELAN特征聚合模块，由N个Rep3×3卷积和3×3卷积组成，两个分支再经过concat得到最终的输出。RepGFPN在不带来额外巨大的计算负担下，实现了更高的精度。
1.4 GDetect
原始YOLOv8的解耦头中的两个分支中都有两个3×3和一个1×1的卷积操作，而大量的3×3卷积会带来额外的计算量的负担。根据参数共享的原理，本文设计了图5所示的GDetect模块。特征图先经过两个参数共享的卷积操作，再通过解耦，进行Cls类别分支和box回归分支操作。在参数共享的卷积操作中，本文采用分组卷积替换原始的3×3卷积，GConv[16]可以减少模型的参数数量，从而降低计算成本，并在一定程度上提高模型的计算效率。
如图6所示，在分组卷积中，将输入通道均匀地分成多个组，每个组内地通道进行卷积操作，然后将各组的输出合并在一起形成最终的输出。
普通卷积层的参数量和FLOPs计算公式为
$$ {{Params = }}{{{C}}_1} \times {h_1} \times {w_1} \times {C_2} $$ (1) $$ FLOPs = {C_1} \times {C_2} \times {W_2} \times {H_2} \times {{{w}}_1} \times {h_1} $$ (2) 分组卷积的参数量和GLOPs计算公式为
$$ {{Params = }}\frac{1}{g} \times {{{C}}_1} \times {h_1} \times {w_1} \times {C_2} $$ (3) $$ GLOPs=\frac{1}{g}\times C_1\times C_2\times W_2\times H_2\times w_1\times h_1 $$ (4) 可以看出这种分组结构可以减少每个卷积核的参数量，从而降低模型的计算复杂度，其有效性在实验结果中也得到了证实。
2. 实验结果与分析
2.1 数据集介绍
本文数据集使用的是GC10-DET数据集、PASCAL VOC数据集和NEU-DET数据集。其中，GC10-DET为真实工业钢材表面缺陷数据集，包含10种缺陷类型，即冲孔、焊缝、月牙弯、水斑、油斑、丝斑、异物、压痕、折痕和腰折。数据集首先经过人工筛选和预处理，得到2 280张尺寸均为2 048×1 000的缺陷图片，然后按照8∶1∶1的比例随机划分得到训练集1 824张、验证集228张和测试集228张。数据集部分示例图如图7所示。
PASCAL VOC为公开基准数据集，提供了用于检测算法和学习性能的标准的评估系统。共有20个类别图像，即人类、船舶、汽车、狗和沙发等。本文采用的是VOC2007+VOC2012数据集的训练集和验证集一起用来训练，VOC2007数据集的测试集用来验证和测试，共计16 551张训练集，4 942张测试集。
NEU-DET为钢材表面缺陷数据集，包含了6种常见的钢材缺陷，即裂缝（crazing, Cr）、斑块（patches, Pa）、点蚀表面（pitted-surface, Ps）、氧化皮（rolled-in-scale, Rs）、夹杂物（inclusion, In）、和划痕（scratches, Sc），共计1 800张尺寸为200×200的灰度图像，数据集按照8∶2比例随机划分，得到训练集1 440张，验证集360张。
2.2 实验环境
本文的实验硬件环境配置为NVIDIA GeForce RTX 3080，显存12G，编译环境为Python3.8.16+torch2.0.0+CUDA11.8。在PyTorch网络框架中进行训练，优化器采用的是SGD，超参数设置批大小为32，训练周期为150，初始学习率为0.01，输入图片的大小尺寸为640×640。
2.3 评价指标
本文采用的评价指标有精确率P、召回率R、F1因子、平均精确率mAP、参数量Params，浮点运算次数GFLOPs。相关公式如下：
$$ P=\frac{TP}{TP+FP} $$ (5) $$ R = \frac{{TP}}{{TP + FN}} $$ (6) $$ F1=\frac{2(P\times R)}{P+R} $$ (7) $$ mAP=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n\int_0^1\mathrm{\mathit{P}}(\mathrm{\mathit{R}})\mathrm{d}(R) $$ (8) 式中：TP表示真正例的数量；FP表示假正例的数量；FN表示假负例的数量。
精确率衡量了模型在正类别预测方面的准确性；召回率衡量了模型在正类别样本中的覆盖率；F1因子用于综合衡量模型的性能；平均准确率计算了在不同类别上的平均精确率值，然后取平均值；参数量指模型中的可训练参数数量，通常，参数量越多，模型越复杂；GFLOPs表示模型在每秒进行的十亿次浮点运算，与模型的速度和性能有关。
2.4 消融实验
为了验证本研究改进点的有效性，在GC10-DET数据集上设计了消融实验，见表1。其中，模型1将颈部网络替换为RepGFPN模块，模型2将主干网络的下采样模块替换为CG模块，两组实验结果虽然参数量和计算量有略微的增加，但是精确率、召回率和mAP0.5均有明显的提升，证明了RepGFPN模块能够提高模型的多尺度特征提取能力和CG模块能够提高模型的上下文信息提取能力。模型3将检测头替换为改进的GDetect模块，可以看出在不影响检测精度的情况下，GDetect模块能够有效地减少模型的参数量和计算量，提高模型的性能。最后是将3个改进点同时添加到YOLOv8n网络中。实验结果表明，本文模型的Precision为71.2%，Recall为72.4%，mAP为74.5%，相较于原始模型分别提高了2.8%、8.1%和6.0%，参数量和计算量分别减少了6%和22%。
表 1 消融实验模型 RepGFPN CG GDetect P/
（%）R/
（%）mAP@0.5/
（%）Params/
MGFLOPs/
GYOLOv8n 68.4 64.3 68.5 3.0 8.1 1 √ 74.0 66.3 71.3 3.3 8.3 2 √ 82.4 63.9 71.2 3.2 8.6 3 √ 78.5 58.8 68.7 2.4 5.6 4 √ √ 58.6 78.0 73.0 2.7 5.8 5 √ √ 71.3 72.1 73.4 2.6 6.1 6 √ √ 58.7 69.6 66.5 3.5 8.8 本文
模型√ √ √ 71.2 72.4 74.5 2.8 6.3 图8所示为原始模型和本文模型在相同环境下mAP@0.5的变化趋势。可以看出，与原始模型相比，本文模型在稳定性上表现更加一致，波动幅度更小，意味着本文模型对数据的变化或噪声具有更好的鲁棒性，能够更可靠地保持性能水平，不易受到外部因素的影响。这样的稳定趋势可以为模型的预测结果提供更可靠的依据，提高模型在实际应用中的可信度和稳定性。
2.5 对比实验
为了验证本文模型与其他模型的性能对比，使用不同模型在GC10-DET数据集上进行实验，得到的实验结果见表2。本文模型在金属表面缺陷中呈现出了卓越的性能优势。相较于其他经典模型，如Faster R-CNN[17]、SSD[18]，以及不同版本的YOLO模型，本文模型不仅在mAP@0.5指标上达到了74.5%，展现出更高的检测准确率和召回率，同时还具备较低的模型复杂度，仅有2.8 M参数量和6.3 G计算量，体积更小、运行更高效。这种综合优势使得本文模型成为一个在精度和效率上均突出的选择，特别适用于资源有限的场景，如嵌入式设备或移动端应用。
表 2 对比实验模型 P/
（%）R/
（%）F1/
（%）mAP@0.5/
（%）Params/
MGFLOPs/
GWeight/
MFaster
R-CNN19.7 44.2 27.3 32.6 136.8 369.9 108.0 SSD 62.8 15.5 24.8 43.9 24.8 61.6 95.1 YOLOv3-
tiny68.7 55.8 61.6 64.0 12.1 18.9 24.4 YOLOv5s 68.2 63.8 65.9 68.7 7.0 15.8 14.4 YOLOv6n 70.4 68.3 69.3 70.3 4.2 11.8 8.7 YOLOv7-
tiny64.5 59.0 61.6 66.4 6.0 13.3 12.3 YOLOv8n 68.4 64.3 66.3 68.5 3.0 8.1 6.2 本文
模型71.2 72.4 71.8 74.5 2.8 6.3 6.1 为了进一步验证本文模型的有效性，在Pascal VOC数据集上进行了3组不同的实验。第1组实验只使用Train2007作为训练集，第2组实验只使用Train2012作为训练集，第3组实验综合Train2007和Train2012作为训练集，实验结果见表3，可以看出，在不同的训练集情况下，本文模型相对于YOLOv8n在不同的评估指标上有着一定的优势。特别是在mAP@0.5-0.95这个严格度更高的指标上，本文模型表现更为出色，显示出更好的目标检测能力和泛化能力。这表明本文模型在更大规模和更丰富多样的数据集上训练时，能够更好地学习并捕捉目标的特征，从而提高了在验证集上的检测准确性和鲁棒性。
表 3 PASCAL VOC对比实验实验 数据集 模型 P/
（%）R/
（%）F1/
（%）mAP@0.5/
（%）mAP@0.5-
0.95/（%）1 Train2007 YOLOv8n 68.2 59.5 63.4 64.7 43.1 本文
模型70.4 57.9 63.5 65.0 43.4 2 Train2012 YOLOv8n 74.4 66.1 70.0 72.9 51.9 本文
模型73.5 66.7 69.9 73.7 52.7 3 Train2007+
Train2012YOLOv8n 79.5 69.7 74.2 78.0 57.0 本文
模型79.2 69.9 74.2 78.7 57.7 除此之外，在NEU-DET数据集上更进一步地验证了本文模型对金属表面缺陷检测的泛化能力和识别能力，实验结果见表4。实验结果表明，相较于其他模型，本文模型在金属表面缺陷检测任务上表现出明显的优势，Precision提升至72.3%，Recall达到70.6%，而mAP@0.5整体也有所增加，达到了76.8%。意味着本文模型可应用于不同的金属表面缺陷类型，并具有较高的可靠性和稳定性。
表 4 NEU-DET对比实验模型 P/
（%）R/
（%）mAP@0.5/
（%）mAP@0.5/（%） Cr Pa Ps Rs In Sc Faster
R-CNN32.9 81.2 63.0 29.1 85.4 76.5 44.0 62.5 80.4 SSD 83.7 25.7 60.1 31.5 88.9 61.0 42.7 69.3 67.4 YOLOv3-
tiny59.6 67.1 66.6 34.1 89.0 66.6 60.6 80.2 69.4 YOLOv5s 67.3 69.0 71.8 34.8 89.4 80.8 58.5 80.4 87.1 YOLOv6n 67.3 72.9 76.5 41.4 92.3 88.0 61.8 83.4 91.9 YOLOv7-
tiny63.4 67.1 68.4 32.4 88.2 81.6 48.9 77.4 82.1 YOLOv8n 67.3 73.9 75.6 38.9 91.4 87.8 66.3 80.5 88.8 本文
模型72.3 70.6 76.8 42.3 90.3 87.1 67.0 85.6 88.6 2.6 结果可视化
为了直观地看到本文模型与原始模型的对比效果，利用改进前后的模型在GC10-DET的测试集上进行了实验，10种表面缺陷类型的检测精度对比如图9所示。可以看出本文模型在10种表面缺陷类型的检测精度上呈现出明显的优势，特别是在丝斑和异物等微小缺陷类型的检测中具有突出效果，为实际工业检测提供了更可靠的解决方案。
部分检测结果如图10所示。首先，第1组和第2组结果图显示本文模型在漏检率方面有所降低，意味着对于较小或更细微的缺陷特征有更好的捕捉能力，从而提高了检测的全面性。其次，第3组和第4组结果图显示本文模型在误检率方面也有所降低，意味着能够更好地理解缺陷目标的上下文信息，减少误判，提高检测的准确性。最后，第4组和第5组结果图显示原始模型存在着预测边界框重合的问题，而本文模型能够更准确地理解缺陷目标的位置和大小，减少了边界框之间的重叠或者重复框的情况。综合而言，本文模型在漏检率、误检率和性能方面均取得了显著的改善，使其成为更可靠和高效的缺陷检测工具。
3. 结语
本文提出的改进的YOLOv8模型在金属表面缺陷检测任务中表现出了卓越的性能和广泛的适用性。通过针对不同组件的改进，RepGFPN模块、CG模块和GDetect模块的引入分别提高了多尺度特征提取、上下文信息获取和模型参数效率。消融实验和对比分析结果验证了这些改进点的有效性，显示出本文模型在mAP@0.5等指标上的显著提升，同时在模型复杂度上保持着出色的表现。
在不同数据集的实验验证中，本文模型在PASCAL VOC和NEU-DET数据集上展现了出色的泛化能力和鲁棒性。并通过可视化分析，本文模型在漏检和误检方面都表现出明显改善，呈现更佳的缺陷检测和定位能力。
综上所述，改进的YOLOv8模型在金属表面缺陷检测任务中取得了显著的性能提升，不仅具备优异的精度和召回率，还在模型复杂度上表现出优越性，适用于资源有限的各类场景。未来将通过相关技术将进一步提高金属表面缺陷检测的精测精度，同时研究将模型在边缘设备和嵌入式设备的实际场景中部署和应用。
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表 1 消融实验
模型 RepGFPN CG GDetect P/
（%）R/
（%）mAP@0.5/
（%）Params/
MGFLOPs/
GYOLOv8n 68.4 64.3 68.5 3.0 8.1 1 √ 74.0 66.3 71.3 3.3 8.3 2 √ 82.4 63.9 71.2 3.2 8.6 3 √ 78.5 58.8 68.7 2.4 5.6 4 √ √ 58.6 78.0 73.0 2.7 5.8 5 √ √ 71.3 72.1 73.4 2.6 6.1 6 √ √ 58.7 69.6 66.5 3.5 8.8 本文
模型√ √ √ 71.2 72.4 74.5 2.8 6.3 
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表 2 对比实验
模型 P/
（%）R/
（%）F1/
（%）mAP@0.5/
（%）Params/
MGFLOPs/
GWeight/
MFaster
R-CNN19.7 44.2 27.3 32.6 136.8 369.9 108.0 SSD 62.8 15.5 24.8 43.9 24.8 61.6 95.1 YOLOv3-
tiny68.7 55.8 61.6 64.0 12.1 18.9 24.4 YOLOv5s 68.2 63.8 65.9 68.7 7.0 15.8 14.4 YOLOv6n 70.4 68.3 69.3 70.3 4.2 11.8 8.7 YOLOv7-
tiny64.5 59.0 61.6 66.4 6.0 13.3 12.3 YOLOv8n 68.4 64.3 66.3 68.5 3.0 8.1 6.2 本文
模型71.2 72.4 71.8 74.5 2.8 6.3 6.1
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表 3 PASCAL VOC对比实验
实验 数据集 模型 P/
（%）R/
（%）F1/
（%）mAP@0.5/
（%）mAP@0.5-
0.95/（%）1 Train2007 YOLOv8n 68.2 59.5 63.4 64.7 43.1 本文
模型70.4 57.9 63.5 65.0 43.4 2 Train2012 YOLOv8n 74.4 66.1 70.0 72.9 51.9 本文
模型73.5 66.7 69.9 73.7 52.7 3 Train2007+
Train2012YOLOv8n 79.5 69.7 74.2 78.0 57.0 本文
模型79.2 69.9 74.2 78.7 57.7
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表 4 NEU-DET对比实验
模型 P/
（%）R/
（%）mAP@0.5/
（%）mAP@0.5/（%） Cr Pa Ps Rs In Sc Faster
R-CNN32.9 81.2 63.0 29.1 85.4 76.5 44.0 62.5 80.4 SSD 83.7 25.7 60.1 31.5 88.9 61.0 42.7 69.3 67.4 YOLOv3-
tiny59.6 67.1 66.6 34.1 89.0 66.6 60.6 80.2 69.4 YOLOv5s 67.3 69.0 71.8 34.8 89.4 80.8 58.5 80.4 87.1 YOLOv6n 67.3 72.9 76.5 41.4 92.3 88.0 61.8 83.4 91.9 YOLOv7-
tiny63.4 67.1 68.4 32.4 88.2 81.6 48.9 77.4 82.1 YOLOv8n 67.3 73.9 75.6 38.9 91.4 87.8 66.3 80.5 88.8 本文
模型72.3 70.6 76.8 42.3 90.3 87.1 67.0 85.6 88.6
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