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作者：文思予;张上;张朝阳;冉秀康;
单位：重庆理工大学;水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室;湖北省建筑质量检测装备工程技术研究中心;
摘要：针对绝缘子小目标特征信息不足导致的检测精度低、模型体积大不利于硬件移植等问题，提出一种多尺度检测算法MPH-YOLO。MPH-YOLO首先通过扩充小目标检测尺度，提高小目标感知能力；其次使用SIoU损失函数代替YOLOv8s中的CIoU损失函数作为边框损失函数，增强对目标的定位精度；最后引入更低成本的Ghost卷积代替网络结构中的传统卷积，轻量化模型的体积。改进后的算法在绝缘子数据集上的检测精度和模型轻量化均有提升，检测精度mAP50-95为86.2%，模型体积仅有4.7 MB。实验结果表明，MPH-YOLO不仅能够有效改善小目标检测，而且更加轻量化有利于硬件移植，具有较高的实用价值。
关键词：绝缘子;;多尺度检测;;小目标;;YOLOv8s;;SIoU;;Ghost卷积
