論文の概要: Improved YOLOv7 model for insulator defect detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07179v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 02:09:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 18:22:47.956722
• Title: Improved YOLOv7 model for insulator defect detection
• Title（参考訳）: 絶縁体欠陥検出のための改良型YOLOv7モデル
• Authors: Zhenyue Wang, Guowu Yuan, Hao Zhou, Yi Ma, Yutang Ma, Dong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,多型絶縁体欠陥検出のための改良型YOLOv7モデルを提案する。 提案したモデルでは,さまざまなパフォーマンス指標が拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.775038970508078
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Insulators are crucial insulation components and structural supports in power grids, playing a vital role in the transmission lines. Due to temperature fluctuations, internal stress, or damage from hail, insulators are prone to injury. Automatic detection of damaged insulators faces challenges such as diverse types, small defect targets, and complex backgrounds and shapes. Most research for detecting insulator defects has focused on a single defect type or a specific material. However, the insulators in the grid's transmission lines have different colors and materials. Various insulator defects coexist, and the existing methods have difficulty meeting the practical application requirements. Current methods suffer from low detection accuracy and mAP0.5 cannot meet application requirements. This paper proposes an improved YOLOv7 model for multi-type insulator defect detection. First, our model replaces the SPPCSPC module with the RFB module to enhance the network's feature extraction capability. Second, a CA mechanism is introduced into the head part to enhance the network's feature representation ability and to improve detection accuracy. Third, a WIoU loss function is employed to address the low-quality samples hindering model generalization during training, thereby improving the model's overall performance. The experimental results indicate that the proposed model exhibits enhancements across various performance metrics. Specifically, there is a 1.6% advancement in mAP_0.5, a corresponding 1.6% enhancement in mAP_0.5:0.95, a 1.3% elevation in precision, and a 1% increase in recall. Moreover, the model achieves parameter reduction by 3.2 million, leading to a decrease of 2.5 GFLOPS in computational cost. Notably, there is also an improvement of 2.81 milliseconds in single-image detection speed.
• Abstract（参考訳）: 絶縁体は断熱材であり、送電線において重要な役割を担っている。 温度のゆらぎ、内部の応力、または干し草による損傷により、絶縁体は損傷しがちである。 損傷した絶縁体の自動検出は、多様なタイプ、小さな欠陥ターゲット、複雑な背景と形状といった課題に直面している。 絶縁体欠陥を検出するほとんどの研究は、単一の欠陥タイプまたは特定の材料に焦点を当てている。 しかし、送電網の絶縁体は色や材料が異なる。 様々な絶縁体欠陥が共存し、既存の手法は実用的なアプリケーション要件を満たすのが困難である。 現在の手法では検出精度が低く、mAP0.5は適用要件を満たすことができない。 本稿では,多型絶縁体欠陥検出のための改良型YOLOv7モデルを提案する。 まず,SPPCSPCモジュールをRFBモジュールに置き換え,ネットワークの機能抽出能力を向上させる。 第2に、ネットワークの特徴表現能力を向上し、検出精度を向上させるために、頭部にCA機構を導入する。 第3に、WIoU損失関数を用いて、トレーニング中のモデルの一般化を妨げる低品質サンプルに対処し、モデル全体の性能を改善する。 実験結果から,提案モデルが様々な評価指標にまたがって拡張されたことが示唆された。 具体的には、mAP_0.5が1.6%、mAP_0.5:0.95が1.6%、精度が1.3%、リコールが1%向上している。 さらに、パラメータを320万減少させ、計算コストの2.5GFLOPSを減少させる。 特に、シングルイメージ検出速度は2.81ミリ秒改善されている。

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