KDM-YOLO轻量检测模型

3.29M参数实时检测

面向自主巡检机器人的轻量视觉定位模型，通过精细纹理增强、长程依赖感知与多尺度融合，在极小参数规模下实现钢材表面缺陷的高精度空间定位。

Tong, Jinwu · Zhang, Xin · Lu, Xinyun · 高兵兵

Sensors 2026

参数信息

mAP@50

95.4 %

参数量

3.29 M

推理速度

155.6 f/s

精确率

91.0 %

技术优势

参数大幅缩减

模型总参数量仅3.29 M，大幅低于YOLOv10n基线，便于在嵌入式设备上部署。

推理速度快

达到155.6 f/s，满足实时检测需求。

性能均衡

在保持紧凑模型的同时提升检测性能，实现精度与效率的理想平衡。

应用场景

• 机器人视觉感知：为自主巡检机器人提供轻量视觉感知引擎，实现钢材表面缺陷在线定位。
• 移动检测平台：模型小、速度快，适合移动检测平台的嵌入式部署与实时导航。
• 工业视觉检测：提升工业视觉检测中缺陷定位的精度与效率，降低漏检。
• 钢材表面质检：为钢材表面质检提供高精度实时检测，替代人工目检。