改進(jìn)YOLO的X射線管道焊縫檢測(cè)算法

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摘要： 提出一種基于YOLOv8n算法改進(jìn)的YOLOv8n-MG算法，用于解決目標(biāo)小、遮擋重疊、算法參數(shù)量大等問(wèn)題。首先，引入GSConv和VoV-GSCSP模塊降低算法復(fù)雜度，提高算法對(duì)缺陷粗糙邊緣的檢測(cè)能力；其次，使用輕量級(jí)的上采樣算子Carafe替換原有的傳統(tǒng)上采樣，保留更多的細(xì)節(jié)特征；最后，引入混合局部通道注意力（MLCA）機(jī)制，以較低的計(jì)算成本和參數(shù)量保留更多的空間特征信息，并利用Adam優(yōu)化器提高算法對(duì)復(fù)雜參數(shù)空間的學(xué)習(xí)能力。（剩余15989字）