一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络， NEU-DET和GC10-DET涨点明显（原创自研）

创新点：1）DCNv4结合SPPF；2）C2f创新为CSPStage；3）三个检测头更新为四个检测头；

AI小怪兽

2329人浏览 · 2024-04-26 09:30:41

AI小怪兽 · 2024-04-26 09:30:41 发布

💡💡💡本文摘要：一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测，在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显；

💡💡💡创新点：1）DCNv4结合SPPF；2）C2f创新为CSPStage；3）三个检测头更新为四个检测头；

原创组合创新，可直接使用至其他检测任务；

💡💡💡创新点：在NEU-DEU任务中mAP由原始的0.709 提升至0.737

博主简介

AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；

原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创新点

23年最火系列，内涵80+优化改进篇，涨点小能手，助力科研，好评率极高

应用系列篇：

1.高精度的YOLOv8改进

1.1 DCNv4原理

原文链接：YOLOv8全网首发：新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF_可形变卷积最新版-CSDN博客

论文： https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf

摘要：我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4)，这是一种高效的算子，专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化，增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比，这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，其中DCNv4的转发速度是DCNv3的三倍以上。DCNv4在各种任务中表现出卓越的性能，包括图像分类、实例和语义分割，尤其是图像生成。当在潜在扩散模型中与U-Net等生成模型集成时，DCNv4的性能优于其基线，强调了其增强生成模型的可能性。在实际应用中，将InternImage模型中的DCNv3替换为DCNv4来创建FlashInternImage，无需进一步修改即可使速度提高80%，并进一步提高性能。DCNv4在速度和效率方面的进步，以及它在不同视觉任务中的强大性能，显示了它作为未来视觉模型基础构建块的潜力。

图1所示。(a)我们以DCNv3为基准显示相对运行时间。DCNv4比DCNv3有明显的加速，并且超过了其他常见的视觉算子。(b)在相同的网络架构下，DCNv4收敛速度快于其他视觉算子，而DCNv3在初始训练阶段落后于视觉算子。

        为了克服这些挑战，我们提出了可变形卷积v4 (DCNv4)，这是一种创新的进步，用于优化稀疏DCN算子的实际效率。DCNv4具有更快的实现速度和改进的操作符设计，以增强其性能，我们将详细说明如下:
        首先，我们对现有实现进行指令级内核分析，发现DCNv3已经是轻量级的。计算成本不到1%，而内存访问成本为99%。这促使我们重新审视运算符实现，并发现DCN转发过程中的许多内存访问是冗余的，因此可以进行优化，从而实现更快的DCNv4实现。
        其次，从卷积的无界权值范围中得到启发，我们发现在DCNv3中，密集关注下的标准操作——空间聚合中的softmax归一化是不必要的，因为它不要求算子对每个位置都有专用的聚合窗口。直观地说，softmax将有界的0 ~ 1值范围放在权重上，并将限制聚合权重的表达能力。这一见解使我们消除了DCNv4中的softmax，增强了其动态特性并提高了其性能。
因此，DCNv4不仅收敛速度明显快于DCNv3，而且正向速度提高了3倍以上。这一改进使DCNv4能够充分利用其稀疏特性，成为最快的通用核心视觉算子之一。

我们进一步将InternImage中的DCNv3替换为DCNv4，创建FlashInternImage。值得注意的是，与InternImage相比，FlashInternImage在没有任何额外修改的情况下实现了50 ~ 80%的速度提升。这一增强定位FlashInternImage作为最快的现代视觉骨干网络之一，同时保持卓越的性能。在DCNv4的帮助下，FlashInternImage显著提高了ImageNet分类[10]和迁移学习设置的收敛速度，并进一步提高了下游任务的性能。

图2。(a)注意力(Attention)和(b) DCNv3使用有限的(范围从0 ~ 1)动态权值来聚合空间特征，而注意力的窗口(采样点集)是相同的，DCNv3为每个位置使用专用的窗口。(c)卷积对于聚合权值具有更灵活的无界值范围，并为每个位置使用专用滑动窗口，但窗口形状和聚合权值是与输入无关的。(d) DCNv4结合两者的优点，采用自适应聚合窗口和无界值范围的动态聚合权值。

1.2 CSPStage介绍

论文：https://arxiv.org/abs/2202.04256

原文链接：

本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收)，提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构，它采用了轻骨干、重Neck的架构设计范式。所提GiraffeDet在COCO数据集上取得了比常规CNN骨干更优异的性能，取得了54.1%mAP指标，具有更优异的处理目标大尺度变化问题的能力。