YOLOv8n织物疵点检测算法的改进.docx
YOLOv8n织物疵点检测算法的改进
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
YOLOv8n算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1YOLOv8n算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2YOLOv8n算法结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.3YOLOv8n算法在织物疵点检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
YOLOv8n织物疵点检测算法的改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.2特征提取与融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.3损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.4网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
改进后的YOLOv8n算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1算法流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2算法参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3算法性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3.1检测精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.3.2检测速度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.3.3稳定性与鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
改进算法在实际应用中的效果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
6.1工业生产中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.2质量控制中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.3与传统方法的对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
1.内容概括
本文旨在深入探讨YOLOv8n织物疵点检测算法的优化与创新。织物疵点检测是纺织行业中的一个关键环节，对于保证产品质量具有重要意义。本文首先概述了YOLOv8n算法的基本原理，随后详细阐述了针对该算法在织物疵点检测任务中的性能提升所进行的改进措施。具体内容包括：
（1）算法概述
首先本文简要介绍了YOLOv8n算法的架构，包括其网络结构、训练过程以及检测流程。通过表格形式对比了YOLOv8n与其他同类算法在检测速度和精度上的差异，为后续改进提供依据。
算法
检测速度（FPS）
精度（mAP）
参数量（M）
YOLOv8n
60
95.2%
1.2
YOLOv7
50
93.5%
1.0
SSD
30
90.8%
0.5
（2）改进措施
本文针对YOLOv8n在织物疵点检测中的不足，提出了以下改进措施：
1.2.1网络结构优化：通过引入深度可分离卷积（DenseNet）和注意力机制（SENet），提高网络的表达能力，从而提升检测精度。
1.2.2数据增强：采用旋转、缩放、翻转等多种数据增强方法，增加训练样本的多样性，提高模型对