Improved Lightweight Rebar Detection Network Based on YOLOv8s Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an improved YOLOv8-based algorithm, Yolo-Rebar, designed to address the challenges of intelligent rebar counting in construction engineering. By integrating SPDConv to replace traditional convolution for downsampling, and combining bi-directional feature pyramid networks (Bi-PAN-FPN), internal intersection over union (Inner-IoU) evaluation strategy, and Dynamic Head component, Yolo-Rebar optimizes the network structure and inference process, significantly reducing computational load and parameter count while maintaining a high detection accuracy (mAP of 0.985). Maintaining a low computational demand (29.9 GFLOPs) and a moderate model size (27.1 MB), Yolo-Rebar outperforms Yolov5s and Yolov8s models in detection accuracy by 1.5% and 0.8% respectively, and compared to Yolov3-app and Yolov8m models, it requires lower computational resources while maintaining high accuracy. Empirical results demonstrate that Yolo-Rebar exhibits remarkable robustness and precision in complex construction environments, such as varying lighting conditions, rebar stacking, and occlusions. This research not only enhances the efficiency and accuracy of material acceptance in construction engineering but also provides a new direction for the further development of deep learning technology in industrial applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».