1.基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述改進(jìn)模型的主干網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的第一卷積層conv1、第二卷積層conv1、第一c3k2卷積塊、第一adown降采樣模塊、第二c3k2卷積塊、第二adown降采樣模塊、第三c3k2卷積塊、第三adown降采樣模塊、第四c3k2卷積塊、sppf模塊和c2psa模塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法還包括：將所述yolov11的頸部網(wǎng)絡(luò)的卷積層替換為adown降采樣模塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述adown降采樣模塊包括依次連接的平均池化層、chunk函數(shù)、卷積模塊和連接層；所述卷積模塊包括第一卷積分支和第二卷積分支，所述第一卷積分支為3×3卷積層，所述第二卷積分支包括依次連接的最大池化層和1×1卷積層。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述改進(jìn)模型的頸部網(wǎng)絡(luò)包括依次連接的第一上采樣層、第一連接層、第一contextguide模塊、第二上采樣層、第二連接層、第二contextguide模塊、第四adown降采樣模塊、第三連接層、第三contextguide模塊、第五adown降采樣模塊、第四連接層、第四contextguide模塊；其中，
6.根據(jù)權(quán)權(quán)利要求1或5所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述包括局部特征提取器、周圍上下文提取器、聯(lián)合特征提取器和全局上下文提取器；所述contextguide模塊的處理過(guò)程表示為：
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述改進(jìn)模型的檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)包括第一檢測(cè)頭、第二檢測(cè)頭和第三檢測(cè)頭；其中，所述第一檢測(cè)頭的輸入連接所述第二contextguide模塊的輸出，所述第二檢測(cè)頭的輸入連接所述第三contextguide模塊的輸出，所述第三檢測(cè)頭的輸入連接所述輔助檢模塊aux的輸出，所述輔助檢模塊aux的輸入連接所述第四contextguide模塊的輸出。
8.根據(jù)權(quán)利要求1或7所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述輔助檢模塊aux包括并行工作的輔助檢測(cè)頭aux?head和主檢測(cè)頭lead?head，所述輔助檢測(cè)頭aux?head采用粗標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練，所述主檢測(cè)頭lead?head采用細(xì)標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取變電站缺陷樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)所述樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述改進(jìn)模型，得到所述變電站缺陷檢測(cè)模型，具體包括：
10.基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取目標(biāo)檢測(cè)圖像，通過(guò)變電站缺陷檢測(cè)模型對(duì)所述目標(biāo)檢測(cè)圖像進(jìn)行識(shí)別，得到檢測(cè)結(jié)果；所述變電站缺陷檢測(cè)模型通過(guò)權(quán)利要求1-9任意一項(xiàng)所述的基于yolov11變電站缺陷檢測(cè)模型優(yōu)化方法得到。