LF-YOLO：X射线图像焊接缺陷检测的高效YOLO

"LF-YOLO是一种专为X射线图像焊接缺陷检测设计的轻量级且高效的YOLO变体，它结合了增强的多尺度特征（RMF）模块和高效特征提取（EFE）模块，以提升检测性能并降低计算成本。LF-YOLO在保证高精度的同时，实现了每秒61.5帧的处理速度，平均精度达到92.9（mAP50）。该方法不仅在焊接缺陷检测中表现出色，还在MS COCO数据集上验证了其通用检测能力。LF-YOLO的相关代码已开源，可从https://github.com/lmomoy/LF-YOLO获取。" 本文深入探讨了X射线图像在焊接质量控制中的应用，由于焊接缺陷的形状和大小差异显著，对模型提出了复杂性挑战。针对这一问题，LF-YOLO通过引入RMF模块创新地解决了多尺度信息提取。RMF模块采用层次融合结构，允许模型从不同尺度捕获更多细节，从而生成更具代表性的特征地图。此外，EFE模块的提出是为了在保持低计算负担的同时，有效地处理输入数据，这提升了LF-YOLO在实际工业环境中的实用性和效率。 实验结果表明，LF-YOLO在性能和计算效率之间找到了良好的平衡点。其92.9的mAP50指标代表了在50%的IoU阈值下，LF-YOLO在检测任务上的高精度。同时，LF-YOLO每秒能处理61.5帧图像，这一速度对于实时监控和快速反馈至关重要。此外，LF-YOLO在MS COCO数据集上的表现进一步证实了其在多类别物体检测上的泛化能力。 LF-YOLO的开源性质使得研究者和从业者能够轻松访问和应用这一技术，这对于推动焊接缺陷检测以及相关领域的研究和发展具有积极意义。通过不断优化和调整，LF-YOLO有望成为工业界解决此类问题的标准工具，特别是在需要实时、高精度检测的场合。