ACT-YOLO: An Efficient Multi-Module Fusion Object Detection Algorithm for Steel Surface Defect Detection
Notice bibliographique
Résumé
With the development of intelligent manufacturing, higher requirements for real-time performance and accuracy have been placed on the inspection of surface quality in industrial products. As a core basic material in manufacturing, steel has various complex surface defects, such as cracks, scratches, and scale, which are characterised by small size, diverse shapes, and strong background interference, posing significant challenges for automated inspection. To address the issues of insufficient detection accuracy, limited feature fusion capabilities, and coupling of classification and localisation tasks in existing YOLO models when processing fine-grained defects on steel surfaces, this paper proposes a high-performance object detection algorithm based on an improved YOLOv8m: ACT-YOLO (Adaptive Content-guided Task-aligned YOLO). This algorithm integrates three key modules: the AFMA module to enhance multi-scale perception capabilities for small objects; the CGAF module to achieve content-guided multi-attention feature fusion; and the TADD module to optimise the dynamic alignment between classification and regression tasks in the detection head. Evaluations on the NEU-DET steel surface defect benchmark dataset demonstrate that ACT-YOLO achieves an mAP@0.5 of 86.4% and a detection speed of 115 FPS. Compared to non-YOLO methods such as SSD (mAP@0.5: 61.0%, FPS: 41), RetinaNet (mAP@0.5: 69.5%, FPS: 15), and RT-DETR-r101 (mAP@0.5: 78.8%, FPS: 108), as well as other YOLO series models, ACT-YOLO exhibits significant advantages in both detection accuracy and real-time performance. Generalisation experiments on the GC10-DET dataset also validate its cross-scenario adaptability. ACT-YOLO balances detection accuracy, speed, and model lightweighting, making it suitable for the demand for efficient, real-time defect detection systems in actual industrial environments, with broad engineering application prospects and research value.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».