多尺度特征融合增强检测模型MFFE-YOLO - 彭继慎; 马龙泽; 孙梦宇; 刘金龙 (辽宁工程技术大学学报（自然科学版）, 2024)
TP391.4; 为解决传统巡检图像检测方法对电力设备小目标缺陷检测能力弱、错检和漏检率高、浅层网络语义信息不足等问题,提出针对电力设备小目标缺陷的多尺度特征融合增强检测模型(multi-scale feature fusion enhanced you only look once,MFFE-YOLO).该方法设计了一种多尺度特征融合增强机制(multi-scale feature fusion enhancement,MFFE),能够更全面地捕捉目标特征.研究表明:在C2f-EF模块中嵌入跨空间学习多尺度注意力机制EMA以及FasterNet Block,能够优化模型的运行效率;MFFE-YOLO方法的平均精度、参数量和帧率指标均优于其他方法,能够实现高精度与实时性之间的良好平衡.