LightYOLO-Touch: легковесная система обнаружения объектов для анализа визуальных и тактильных изображений

Легковесные модели обнаружения объектов необходимы для практических задач восприятия в средах с ограниченными ресурсами, таких как встроенная робототехника и тактильное сенсирование. В статье представлен LightYOLO-Touch — компактная и эффективная система обнаружения, предназначенная для анализа как визуальных, так и тактильных изображений. На основе улучшенной архитектуры YOLOv8n модель заменяет стандартные свёртки на GhostConv для уменьшения избыточности и вводит модуль C2fCIB для улучшенного извлечения многомасштабных признаков. Для повышения пространственной чувствительности — особенно важной для тактильных входов с низкой текстурой — мы включаем модули Dual Coordinate Attention Feature Extraction (DCAFE) для усиления направленной и позиционной осведомлённости. Лёгкая общая голова обнаружения Detect_LSCD обеспечивает эффективное многоразрешающее предсказание с меньшим числом параметров. Дополнительно применяется модифицированная функция потерь Wise-IoU (Wise-IoU v3) для улучшения регрессии ограничивающих рамок путём балансировки точности локализации и стабильности обучения. Широкий набор экспериментов на датасете COCO2017 и на пользовательском тактильном датасете демонстрирует конкурентную точность при снижённых вычислительных затратах, а развертывание в реальном времени на Raspberry Pi 4B подтверждает практическую применимость в встроенных средах.