基于改进YOLOv4-tiny的输电线路目标识别算法

对输电线路周围的典型目标进行检测对于防止输电线路外部破坏有着重要意义。传统目标检测方法没有针对输电线路周围目标尺度变化大、小目标多等进行有效设计,存在识别速度慢、容易误报漏报等问题。基于YOLOv4-tiny目标检测模型的基本框架,提出了一种改进的YOLOv4-tiny目标检测模型来检测输电线路周围的典型目标。在原先YOLOv4-tiny网络的骨干网上额外引出了一层特征层以提取更多的特征;在原特征金字塔网络结构的基础上引入空洞空间卷积池化金字塔模块,使得模型能在3种不同尺度的特征图上提取更多的特征;同时为解决检测过程中正负样本数量不均衡问题,使用Focal损失函数代替二分交叉熵损失函数。实验结果表明,在牺牲较少检测速度的情形下,模型精度提升了9.92%。     

一种改进YOLOv4的交通标志识别算法

针对现存交通标志识别模型参数量过大、检测速度慢和检测精度较低的问题,本文提出一种改进YOLOv4-tiny的交通标志识别算法.该算法将深度可分离卷积应用到YOLOv4-tiny的特征提取网络中,显著降低了主干网络的参数量和计算量.在特征融合阶段,将特征提取网络得到的不同层次特征图输入双向特征金字塔网络结构(BiFPN)中进行多尺度特征融合.最后,在损失函数设计过程中,使用Focal损失函数代替二分交叉熵损失函数,使检测过程中的正负样本数量不均衡问题得以解决.在TT100K数据集上的测试结果表明,该算法的平均精度均值达到87.5%,相比于YOLOv4-tiny提升了3.9%,模型大小为14MB,仅为YOLOv4-tiny的58%.该算法一定程度上减少了计算量和模型大小,并带来了检测速度和精度的提升.     

改进YOLOv3算法及其在航拍图像车辆检测中的应用

针对航拍图像中的车辆目标尺度小、特征不明显导致目标检测困难的问题,提出一种改进YOLOv3的航拍车辆目标检测方法。将空间金字塔池化模块引入到特征提取网络中,丰富卷积特征的表达能力;设计4个不同尺度的卷积特征金字塔,并通过卷积特征融合机制来实现对多层级卷积特征的融合,在融合后的卷积特征金字塔上进行目标检测。在航拍图像车辆目标检测数据集上的测试结果表明,与原YOLOv3相比,改进后的算法能够有效地提高对航拍图像中车辆目标检测效果的查全率以及查准率,并将平均均值精度(mean average precision, mAP)提升了4.5百分点。     

面向火焰快速检测的轻量化深度网络研究

在易燃易爆场合火灾控制中火焰极速检测意义重大,其对算法实时性、准确度、抗干扰性有较高要求。为此提出一种基于改进YOLOv4-tiny轻量化抗干扰火焰检测深度网络。引入类火目标图像与真实火焰图像并通过Mosaic数据增强方式建立鲁棒性火焰检测数据集;对YOLOv4-tiny骨干网络采用深度可分离卷积进行改进,使得原网络更加轻量化;在特征金字塔网络FPN(feature pyramid network)中融合多尺度特征提高网络对多层特征的学习表示能力,并引出多检测头以适应火焰爆发过程中不同尺度火焰的精准检测;在FPN中引入ECA(efficient channel attention)通道注意力机制进一步提高检测精度。实验结果表明,提出的YOLOv4-tiny-L4参数量仅为4.22 MB,准确率高达94.1%,执行时间仅为46 ms,满足火焰快速检测基本要求。     

基于改进YOLOv4的小目标行人检测算法

行人检测在无人驾驶环境感知领域具有重要应用。现有行人检测算法多数只关注普通大小的行人目标,忽略了小目标行人特征信息过少的问题,从而造成检测精度低、应用于嵌入式设备中实时性不高等情况。针对该问题,提出一种小目标行人检测算法YOLOv4-DBF。引用深度可分离卷积代替YOLOv4算法中的传统卷积,以降低模型的参数量和计算量,提升检测速度和算法实时性。在YOLOv4骨干网络中的特征融合部分引入scSE注意力模块,对输入行人特征图的重要通道和空间特征进行增强,促使网络学习更有意义的特征信息。对YOLOv4颈部中特征金字塔网络的特征融合部分进行改进,在增加少量计算量的情况下增强对图像中行人目标的多尺度特征学习,从而提高检测精度。在VOC07+12+COCO数据集上进行训练和验证,结果表明,相比原YOLOv4算法,YOLOv4-DBF算法的AP值提高4.16个百分点,速度提升27%,将该算法加速部署在无人车中的TX2设备上进行实时测试,其检测速度达到23FPS,能够有效提高小目标行人检测的精度及实时性。     

基于YOLOv4算法改进的室外场景目标检测

室外场景对于人们的日常出行至关重要。为了提高室外目标检测算法的实时性和准确性,采用YOLOv4算法作为基础算法,对其进行改进。首先将Focus模块插入到CSPDarknet主干网络中,其次在YOLOv4算法网络结构中使用空间锯齿空洞卷积结构加强模型对图像特征细节的提取,以替代原网络中的空间金字塔池化结构;对颈部进行了网络裁剪,能够达到减小网络权重的目的;最后为加强模型对于深、浅层特征的融合能力,采用双向特征金字塔结构,从而提高模型在浅层预测方面及深层定位方面的能力。实验表明,在文中构建的室外场景数据集上,改进后的YOLOv4算法的mAP达到87.9%,模型大小也减少了30MB,相比原YOLOv4算法检测在检测精度提升的同时速度也有明显提高。     

改进YOLOv4-tiny的安全帽佩戴检测算法

针对已有的安全帽检测方法存在的模型参数量大,难以部署在边缘设备上,以及对较小目标检测效果不好等问题,提出一种改进YOLOv4-tiny的轻量级安全帽检测模型。针对小目标丢失过多问题,增加了检测小目标的尺度,提升模型关注小目标的能力。提出了一种轻量级特征融合结构,缓解特征融合部分的语义混叠问题,并且在模型中融入了优化的注意力模块,提升模型捕获上下文信息的能力。针对分类与回归任务之间的冲突,将模型预测头替换为解耦合的预测头,采用并行的卷积分别进行分类与回归任务。将改进的模型命名为HM-YOLO,通过实验验证了HM-YOLO算法的有效性,相比YOLOv4-tiny模型,HM-YOLO模型平均精度提升了14.2个百分点,参数量减少了19%,检测速度为为63 FPS,具有良好的检测精度和实时性,更易于部署在边缘设备上。     

基于改进YOLOv3的多尺度目标检测算法

为了进一步提高多尺度目标检测的速度和精度,解决小目标检测易造成的漏检、错检以及重复检测等问题,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法实现多尺度目标的自动检测。首先,在特征提取网络中对网络结构进行改进,在残差模块的空间维度中引入注意力机制,对小目标进行关注;然后,利用密集连接网络（DenseNet）充分融合网络浅层信息,并用深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积,减少模型的参数量,提升检测速率。在特征融合网络中,通过双向金字塔结构实现深浅层特征的双向融合,并将3尺度预测变为4尺度预测,提高了多尺度特征的学习能力;在损失函数方面,选取GIoU（Generalized Intersection over Union）作为损失函数,提高目标识别的精度,降低目标漏检率。实验结果表明,基于改进YOLOv3（You Only Look Once v3）的目标检测算法在Pascal VOC测试集上的平均准确率均值（mAP）达到83.26%,与原YOLOv3算法相比提升了5.89个百分点,检测速度达22.0 frame/s;在COCO数据集上,与原YOLOv3算法相比,基于改进YOLOv3的目标检测算法在mAP上提升了3.28个百分点;同时,在进行多尺度的目标检测中,算法的mAP有所提升,验证了基于改进YOLOv3的目标检测算法的有效性。     

基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法

自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注意力（SPSCAT）机制,以提高复杂背景环境下节肢动物目标检测的准确率;然后,引入第二代可变形卷积重塑ResNet50中C1～C5块卷积层,并使用特征金字塔网络（FPN）对ResNet50中C2～C6块进行特征融合以解决目标尺度差异较大影响检测精度的问题;最后,通过密集局部回归（DLR）方法对回归阶段进行改进,从而提高模型回归的准确性。实验结果表明,该方法在ArTaxOr数据集上的各类别平均精度（mAP）达到了0.717,较原始Faster RCNN模型提高了0.453,而召回率达到了0.787。可见该方法能够有效解决目标遮挡和复杂背景等问题,在节肢动物密集目标与小目标检测中表现良好。     

改进YOLOv7-tiny的轻量级红外车辆目标检测算法

为了解决红外场景下车辆检测算法参数量与计算量大、识别精度低、小目标检测难度大的问题，提出了一种改进YOLOv7-tiny的轻量级红外车辆目标检测算法：KD-YOLO-DW。通过融合深度可分离卷积提出了ELAN-DW模块，极大地降低了网络参数量与计算量。通过在特征融合层引入GhostNet V2模块，提高了不同尺度特征的融合能力。采用动态非单调FM的WIoU损失函数，解决了红外数据集难易样本不平衡的问题，提高了轻量级算法对红外弱小目标的检测能力。联合残差思想提出跨尺度融合策略，提高了轻量级算法对不同尺度目标的检测效果，降低了小目标的漏检率。通过知识蒸馏对轻量化模型再次浓缩，进一步提高了模型对检测红外目标的准确性。实验结果表明，KD-YOLO-DW模型在参数量与计算量方面分别较YOLOv7-tiny模型下降了24.6%和16.7%，模型大小仅为9.2 MB,mAP分别提高了3.27和3.15个百分点，拥有更小的模型体积与更好的检测效果。     

基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络

随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野。在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性。鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法。在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4%的平均精度均值(MAP@0.5)。     

融合坐标注意力与多尺度特征的轻量级安全帽佩戴检测

针对现有煤矿工人安全帽佩戴检测算法存在检测精度与速度难以取得较好平衡的问题,以YOLOv4模型为基础,提出了一种融合坐标注意力与多尺度的轻量级模型M-YOLO,并将其用于安全帽佩戴检测。该模型使用融入混洗坐标注意力模块的轻量化特征提取网络S-MobileNetV2替换YOLOv4的特征提取网络CSPDarknet53,在减少相关参数量的前提下,有效改善了特征之间的联系;将原有空间金字塔池化结构中的并行连接方式改为串行连接,有效提高了计算效率;对特征融合网络进行改进,引入具有高分辨率、多细节纹理信息的浅层特征,以有效加强对检测目标特征的提取,并将原有Neck结构中的部分卷积修改为深度可分离卷积,在保证检测精度的前提下进一步降低了模型的参数量和计算量。实验结果表明,与YOLOv4模型相比,M-YOLO模型的平均精度均值仅降低了0.84%,但计算量、参数量、模型大小分别减小了74.5%,72.8%,81.6%,检测速度提高了53.4%;相较于其他模型,M-YOLO模型在准确率和实时性方面取得了良好的平衡,满足在智能视频监控终端上嵌入式加载和部署的需求。     

改进YOLOv4-tiny网络的狭小空间目标检测方法

针对狭小空间中目标相互遮挡导致轻型检测网络存在大量漏检、分类错误等问题,基于YOLOv4-tiny提出一种自适应非极大抑制（adaptive non-maximum suppression,A-NMS）的多尺度检测方法。在骨干网络引入大尺度特征图优化策略和金字塔池化模型,增强遮挡目标显著区域特征;设计内嵌空间注意力的双路金字塔特征融合网络,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力;提出区域目标密度与边界框中心距离因子相关联的动态NMS阈值设定方法,并在后处理阶段代替传统IoU-NMS算法,进一步减少漏检。实验结果表明,与YOLOv4-tiny算法相比,改进算法在公开数据集PASCAL VOC07+12和自制数据集上mAP值分别提高2.84个百分点和3.06个百分点,FPS保持在87.9,对遮挡目标的检测能力显著提升,满足移动端对狭小复杂场景实时检测的需求。     

DS-YOLOv4-tiny救援机器人目标检测模型

针对救援机器人对救援目标检测实时性和准确度要求比较高的问题,提出一种改进的YOLOv4-tiny救援机器人目标检测模型DS-YOLOv4-tiny.改进YOLOv4-tiny的网络结构,将骨干网络中的CSP改为DenseNet模块以增强特征复用,同时大量减少了网络参数量,使训练后的权重文件更小;针对YOLOv4-tin...     

基于YOLOv4的车辆与行人检测网络设计

针对YOLOv4网络模型参数量大，难以在资源有限的设备平台上运行的问题，提出一种对YOLOv4轻量化的车辆和行人检测网络。以MobileNetV1为主干网络，将PANet和YOLO Head结构中的标准卷积替换成深度可分离卷积，减少模型参数量；同时利用跨深度卷积结合不同膨胀率的空洞卷积构建特征增强模块，改善不同预测层对车辆和行人尺度变化的适应能力，提高网络的检测精度。实验结果表明，上述网络模型大小为45.28MB,检测速度为44FPS,相比YOLOv4模型大小减少81.44%,检测速度提升91.30%,在PASCAL VOC2007测试集上，检测精度达到86.32%,相比MobileNetV1-YOLOv4原网络提高1.29%的精确度，能够满足实时高效的检测要求。     

改进SSD算法及其在地铁安检中的应用

针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元避免增加网络模型容量和运算复杂度,同时增强对小尺度目标的检测能力。基于PASCAL-VOC2007小目标数据集的实验结果表明,与传统SSD、YOLOv3、Faster RCNN等算法相比,在PASCAL-VOC2007小目标数据集中,该算法的mAP指标较传统SSD算法提高8.5%,较Faster RCNN算法提高3.9%,较YOLOv3提高2%,FPS达到83 frame/s,其检测地铁安检图片的mAP达到77.8%。     

轻量化YOLOv4的车辆目标检测研究

针对YOLOv4模型在目标检测过程中参数量和计算量较大而导致实时性不佳的问题,提出了一种轻量化模型L-YOLOv4(Light YOLOv4)。该模型以YOLOv4特征金字塔结构和多尺度检测为基础,对模型结构进行了整体的优化和改进,采用MobileNetV2网络代替主干特征提取网络,同时用深度可分离卷积替换加强特征提取网络的普通卷积,从而达到减少网络参数量的目的。实验时对UA-DETRAC车辆数据集进行了基于旋转不变性下的数据增强,以缩小图像预测框与真实框之间的误差。多模型对比实验结果表明,L-YOLOv4模型相较于其他常用的轻量级检测模型有着更小的参数量和更快的FPS,与YOLOv4模型相比,参数量减少了83.21%,FPS增加了11帧,并减少了车辆漏检情况。     

智能车交通标志的改进YOLOv5识别算法

在硬件平台受限条件下，为提高智能车的性能，权衡实时识别交通标志的精度和速度，在YOLOv5的基础上，提出了针对嵌入式边缘设备的智能车交通标志识别的YOLOv5s_ghost_bi_sa算法。使用GhostConv替代部分普通卷积，在减少卷积结构参数的同时提高网络的拟合能力；添加置换注意力机制(Shuffle Attention, SE)，在空间注意力与通道注意力的基础上加入了特征分组与通道置换，提高对小目标的关注度；采用加权双向特征金字塔网络结构，加强特征融合。由华为ModelArts平台协同Hilens_kit设备收集制作数据集，实验结果表明:针对数据集大图像中的小目标采用双向跨尺度连接，将表层特征与深层特征融合配合注意力机制增加重要特征的权重，从而提高算法对于小目标检测的精度，YOLOv5s_ghost_bi_sa算法的mAP0.5达到98.8%，召回率达到0.979%，模型大小仅为11.6MB，Hilens_kit平台上预测速度为62帧/秒。在相同的测试环境下与原YOLOv5s算法相比，精度高出0.8%，浮点运算量下降58%，模型体积压缩4.6倍，预测速度提升2.7倍。YOLOv5s_ghost_bi_sa算法可以有效地实现智能车交通标志的实时识别。     

一种基于通道重排的轻量级目标检测网络

Tiny YOLO和YOLOv3-tiny作为2种轻量级目标检测算法以其突出的速度表现而闻名。本文以这2种网络模型为基础,结合分组卷积并改进通道重排算法,改进了原来的损失函数,构建了一种新的更快的网络模型,通过改进YOLOv3的损失函数而增加其检测准确度。在PASCAL VOC数据集和COCO数据集上分别训练并且测试,该网络模型每秒处理的速度超过265张图片,Map值达到55.8%,准确度超过Tiny YOLO且与YOLOv3-tiny相仿。     

基于改进YOLOv4的综采工作面目标检测

综采工作面关键设备及人员的准确检测是实现煤炭智能化开采信息感知的重要环节。传统目标检测算法通过人工提取特征实现目标检测,易受环境影响,不具有普适性。基于卷积神经网络的目标检测算法可以自适应地提取深层信息,但复杂环境下检测精度不高、网络参数多、计算量大。针对上述问题,提出了一种改进YOLOv4模型,并将其应用于综采工作面目标检测。为准确从综采工作面复杂环境中检测到目标,在CSPDarkNet53网络中融入残差自注意力模块,保证参数共享及高效局部信息聚合的同时增强全局信息获取能力,提升图像关键目标特征表达能力,进而提高目标检测精度;为适应综采工作面目标检测高效性需求,引入深度可分离卷积替代传统卷积,以减少模型参数量和计算量,有利于模型的工业部署,提高目标检测速度。实验结果表明,与YOLOv3、CenterNet及YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型平均精度均值最高,达92.59%,且在参数量、计算量、检测精度上具有更优的平衡,可在煤尘干扰、光照不均、目标运动等复杂环境下对目标准确检测。