一种基于YOLOv11s的道路缺陷检测优化方法

本发明公开了一种基于YOLOv11s的道路缺陷检测优化方法，应用于无人机道路巡检技术领域，包括构建道路缺陷目标检测模型，在YOLOv11s颈部网络设计多尺度特征融合模块BiFPN_Concat，融入BiFPN网络，提升对象检测和分割性能；颈部网络中采用C3k2_DFF模块替换C3k2模块，解决不同尺度的局部特征在融合过程中可能丢失的信息问题；使用Inner_CIoU损失函数代替CIoU损失函数，弥补边界框回归方法的不足，进一步提高检测能力，本发明通过优化YOLOv11s模型框架来提升模型检测道路缺陷的性能，实现算法模型在检测精度上的提高。