克日，壹号娱乐APP自动化学院刘美教授与硕士研究生苏鹏在人工智能领域国际著名期刊《Expert Systems with Applications》揭晓题为“MOD-YOLO: Rethinking the YOLO architecture at the level of feature information and applying it to crack detection”的研究论文。。。该刊为中科院分区一区TOP期刊，影响因子为8.665。。。刘美教授为通讯作者，苏鹏为论文第一作者，壹号娱乐APP为第一完成单位。。。
论文针对YOLO系列算法可能保存的通道信息丧失以及感受缺乏的问题，设计了一种Maintaining the original dimension-You Only Look Once(MOD-YOLO)算法，并将其应用在基础设施的裂痕检测上。。。该算法所有刷新方案均可即插即用，首先，提出了Maintaining the original information-Deeply separable convolution(MODSConv)，解决了经典深度可疏散卷积所保存的原特征层中通道间信息无法交互的问题。。。第二，提出了Global Receptive Field - Space Pooling Pyramid-Fast(GRF-SPPF)，获取全局视角信息并减轻差别标准巨细所带来的影响。。。第三，提出了Distinctive and average features-Coordinate Attention(DAF-CA)，不但参考平均信息也思量显著信息，能更准确地找到并增强要害信息。。。再者，以MODSConv与DAF-CA机制为基础，设计了Maintaining the original information - Deeply separable layer(MODSLayer)，通过一种通道不降维的方式�；ち送ǖ兰涓缓竦男畔�，同时以MODSLayer搭建网络的backbond与neck层并网络命名为Maintaining the Original information-Deeply Separable Network(MODSNet)。。。最后，以MODSConv为基础，以通道不降维和轻量级的头脑设计了Maintaining the original dimension light-Decoupled head(MODL-Head)，在尽可能轻量级的条件下在预测前只管坚持更多的特征层信息，显著提升了检测精度与检测速率。。。实验效果批注，壹号娱乐APP算法在裂痕检测时间与YOLOX算法基本持平，并且参数目镌汰19.7%与盘算重漂后降低35.9%的情形下，在裂痕数据集上准确率相较于YOLOX算法提升了27.5%，抵达了91.1%。。。同时在COCO、、、VOC等数据集上验证了其具有优异的泛化性。。。裂痕检测整车安排方案被提出并以此实现算法在车辆行驶时的裂痕检测，经由随车实验证实壹号娱乐APP算法能够很好的在车辆行驶中完成裂痕检测使命。。。
研究获得国家自然科学基金和广东省通俗高校重点领域（新一代信息手艺）专项基金的资助。。。
论文截图
（文/图 自动化学院）
撰稿：苏鹏、、、周妙娴 审稿：高志英 初审：陈星宇 复审：周海燕 签发：张海明
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