基于改进YOLOv5的动车组关键部件缺陷检测

针对目前动车组(electric multiple units,EMUs) 关键部件缺陷检测模型复杂、小目标漏检率高和检测效率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的缺陷检测方法。该方法在利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行数据增强的基础上,采用轻量级网络MobileNetV3-large对YOLOv5m主干网络进行替换,同时使用深度可分离卷积优化颈部3×3网络结构,以降低模型的参数量和计算量;在改进后的主干网络中引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),以捕获小目标的位置信息和通道信息,增强网络的特征表达能力;对非极大值抑制(non-max suppression,NMS)算法进行优化,融入重叠检测框中心点的位置信息,以提升预测框的定位准确性。在EMUs缺陷数据集上的实验结果表明,本文提出的检测模型相较于YOLOv5m,参数量减少了77%,计算量降低了80.9%,单张图片的检测时间减少了31.7%,平均精度均值(mean average precision,mAP)可达到0.804。另外,在NEU-DET数据集上的实验结果表明,改进后的模型也具有较强的泛化能力。