基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络：结合DCNv4、SPPF及CSPStage创新和多检测头升级的技术革新成果

简介：
本研究提出一种基于YOLOv8的高性能表面缺陷检测方法，融合了DCNv4、SPPF与CSPStage技术，并采用多检测头架构优化，显著提升检测精度。 本段落介绍了一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测网络，在NEU-DET和GC10-DET任务上取得了显著性能提升。该方法通过以下创新点实现： 1. **DCNv4结合SPPF**：将可变形卷积网络（Deformable Convolutional Network，简称DCN）的最新版本与空间金字塔池化层（Spatial Pyramid Pooling in Fast R-CNN, 简称SPPF）相结合。 2. **C2f创新为CSPStage**：对YOLOv8中的模块进行了改进，将原来的C2f结构改造成了新的CSPStage设计。 3. **多检测头升级**：原有的三个检测头被更新成四个，提高了网络的精度和鲁棒性。 这些组合创新不仅提升了表面缺陷检测任务的效果，在NEU-DET任务中mAP由0.709提升至了0.737。此外，该改进方案具有通用性，可以直接应用于其他类型的检测任务之中。