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作者：贺刚健;曾水玲;林方聪;向硕;张嘉雄;
单位：吉首大学通信与电子工程学院;
摘要：[目的]提高白酒包装缺陷检测准确率。[方法]提出了一种基于改进YOLOv8n的检测模型。在模型中引入ADown模块，有效减少了模型的参数量和计算量，同时保持了原有的特征提取能力；通过将大型可分离核注意力（LSKA）融入快速空间金字塔池化（SPPF）结构，进一步提升了模型对多尺度特征的捕捉和提取能力；将原有的CIOU损失函数替换为Inner-WIoU损失函数，将Inner-IoU与Wise-IoU相结合，在提升检测精度的同时加快模型收敛速度。[结果]在自制的白酒包装数据集上，改进后的YOLOv8n模型平均精度达86.4%，较原始模型提升了5.2%，参数量减少了4.9%，计算量降低了6.6%。[结论]该模型能够满足对白酒包装的实时检测要求。
关键词：缺陷检测;;YOLOv8;;Inner-WIoU;;ADown;;大型可分离核注意力
基金资助：国家自然科学基金项目（编号：61966014）;; 湖南省自然科学基金项目（编号：2024JJ7413）;; 湖南省研究生科研创新项目（编号：LXBZZ2024310）
