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作者：郭典;李景彬;胡立庆;聂晶;杨朔;杨宏飞;张连生;周杰;冯玉刚;
单位：石河子大学机械电气工程学院;新疆仁和纺织科技有限公司;青岛双清智能科技有限公司;
摘要：为解决疵棉小目标异纤检测难度高、检测实时性差等问题，本文提出一种基于轻量化YOLOv8的疵棉异纤检测算法(YOLOv8-MMW)。首先，引入MobileNetV3轻量级网络替换原骨干网络，以降低参数数量和计算复杂度，提高网络算法检测的实时性；其次，在骨干网络中加入多维协作注意力机制(MCA),增强多维特征交互能力，使模型关注疵棉小目标异纤；最后，引入动态非单调聚焦机制WIoUv3,以提高模型收敛速度和精度，提升对小目标异纤的定位能力。结果表明，改进后的YOLOv8-MMW模型精确度和平均精度均值分别为95.5%和95.8%,与原始基线模型YOLOv8相比，精确度和平均精度均值分别提升了0.9%和0.1%,模型权重减少了56.7%,帧率达到367.8帧/s。改进后的模型可以更快速、准确地识别出疵棉小目标异纤，为疵棉智能化分拣提供技术支撑。
关键词：疵棉异纤;YOLOv8;注意力机制;轻量化;目标检测
基金资助：新疆生产建设兵团科技攻关项目(2019AB014); 第七师-石河子大学科技创新专项项目(QS2023002)
