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CFIS-YOLO: A Lightweight Multi-Scale Fusion Network for Edge-Deployable Wood Defect Detection
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CFIS-YOLO模型，旨在解决木材缺陷检测中的高成本和主观性问题。该模型通过增强结构和新损失函数，提高了多尺度特征融合和小物体定位能力，在公共数据集上达到了77.5%的mAP，验证了其在资源受限环境中的有效性。
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关键要点
- 本研究提出CFIS-YOLO模型，旨在解决木材缺陷检测中的高成本和主观性问题。
- CFIS-YOLO模型通过增强C2f结构、动态特征重组合模块及新损失函数，显著改善了多尺度特征融合及小物体定位能力。
- 该模型在公共木材缺陷数据集上达到了77.5%的mAP，验证了其在资源受限环境中的有效性。
- 传统木材缺陷检测方法成本高、主观性强，且深度学习模型在边缘部署时难以平衡检测准确性与计算效率。
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