Lightweight cone detection algorithm based on an improved YOLOv11n

LI Ao; WANG Mingwu; WANG Nan; XIE Rui

doi:10.37188/CJLCD.2026-0067

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Lightweight cone detection algorithm based on an improved YOLOv11n

Image Processing | 更新时间：2026-09-12

- Lightweight cone detection algorithm based on an improved YOLOv11n
- Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays Vol. 41, Issue 5, Pages: 659-674(2026)
- 作者机构：
  
  1.陕西理工大学机械工程学院，陕西汉中 723001
  2.陕西汉江机床有限责任公司，陕西汉中 723301
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Shaanxi Provincial Special Scientific Research Program Fund for Serving Local Development(22JC025)
- DOI：10.37188/CJLCD.2026-0067
  CLC： TP391
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0067
- Received：06 April 2026，
  
  Revised：2026-04-16，
  
  Published：05 May 2026
- 稿件说明：
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LI Ao, WANG Mingwu, WANG Nan, et al. Lightweight cone detection algorithm based on an improved YOLOv11n[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(5): 659-674.
DOI：

LI Ao, WANG Mingwu, WANG Nan, et al. Lightweight cone detection algorithm based on an improved YOLOv11n[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(5): 659-674. DOI： 10.37188/CJLCD.2026-0067. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0067.

摘要

针对当前市面上锥筒回收装置自动化程度低、检测精度不足，且因参数量大造成移动端设备部署困难等问题，提出了一种基于改进YOLOv11n的轻量化识别算法RGLU-YOLOv11n。首先，结合RepConv和TransNet的CGLU（Convolutional Gated Linera Unit）重构C3K2模块，降低复杂模型复杂度并提高检测速度；其次，引入Ghost卷积和自适应下采样（Adaptive Downsampling，ADown），设计一种轻量化的幽灵下采样模块（Ghost-ADown），在保持特征丰富度的同时显著降低了下采样过程中的计算冗余；然后，引入一种轻量化共享卷积检测头（Lightweight Shared Convolutional Detection，LSCD），在保持检测精度的同时实现模型轻量化，使模型更加适合部署在资源受限的边缘设备；最后，针对CIoU损失函数在检测时泛化性弱和收敛速度慢的问题，引入Focaler-IoU和MPDIoU，设计Focaler-MPDIoU损失函数替代原有模型的损失函数，以提高模型精度并加快边界框回归速度。实验结果表明：该模型较基准模型YOLOv11n精确率、召回率、平均精度均值mAP0.5分别提升了1.1%、1.4%和1.6%，参数量和模型存储体积显著降低35.3%和41.5%，表明该模型在显著减少计算开销的同时，依旧维持了较高的识别准确率，符合移动端及嵌入式设备的部署需求。

Abstract

To address the issues of low automation， insufficient detection accuracy， and difficulty in deploying on mobile devices due to large parameter counts in current cone recycling devices， this paper proposes a lightweight recognition algorithm named RGLU-YOLOv11n based on an improved YOLOv11n. First， RepConv and TransNet’s CGLU （Convolutional Gated Linear Unit） are integrated to reconstruct the C3K2 module， reducing model complexity and improving detection speed. Second， Ghost convolution and adaptive downsampling （ADown） are introduced to design a lightweight Ghost-ADown module， which notably reduces computational redundancy during downsampling while preserving feature richness. Third， a Lightweight Shared Convolutional Detection（LSCD） head， is introduced to achieve model lightweighting while maintaining detection accuracy， making the model more suitable for deployment on resource-constrained edge devices. Finally， to address the issues of weak generalization and slow convergence of the CIoU loss function during detection， Focaler-IoU and MPDIoU are introduced to design a Focaler-MPDIoU loss function， replacing the original loss function to improve model accuracy and accelerate bounding box regression. Experimental results show that compared with the baseline YOLOv11n model， the proposed model achieves improvements of 1.1%， 1.4% and 1.6% in precision， recall and mAP@0.5， respectively， while reducing parameters and model size by 35.3% and 41.5%， respectively. These results demonstrate that the proposed model maintains high recognition accuracy while significantly reducing network computational load， meeting the deployment requirements for mobile and embedded devices.

关键词

Keywords

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