改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法

针对遥感图像中背景复杂度高、目标尺寸多样和小目标存在过多所导致的目标检测精度较低的问题,提出一种改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。该算法在主干网络引入通道-全局注意力机制（CGAM）以增强对不同尺度目标的特征提取能力和抑制冗余信息的干扰。引入密集上采样卷积（DUC）模块扩张低分辨率卷积特征图,有效增强不同卷积特征图的融合效果。将改进算法应用于公开遥感数据集RSOD中,改进YOLOv5算法平均精度AP值达到78.5%,较原算法提升了3.1个百分点。实验结果证明,改进后的算法能有效提高遥感图像目标检测精度。     

改进YOLOv3的遥感影像小目标检测方法

针对当前目标检测任务中对小目标检测识别率低,漏检率高的问题,提出一种基于门控通道注意力机制（EGCA）和自适应上采样模块的改进YOLOv3算法。该算法采用DarkNet-53作为主干网络进行图片基础特征提取;引入自适应上采样模块对低分辨率卷积特征图进行扩张,有效增强了不同尺度卷积特征图的融合效果;在三个尺度通道输出预测结果之前分别加入EGCA注意力机制以提高网络对小目标的特征表达和检测能力。将改进的算法在公开数据集RSOD（remote sensing object detection）上进行实验,小目标检测精度提升了8.2个百分点,最为显著,平均精度AP值达到56.3%,较原算法提升了7.9个百分点。实验结果表明,改进的算法相比于传统YOLOv3算法和其他算法拥有更好的小目标检测能力。     

基于多尺度特征结构的U-Net肺结节检测算法

针对肺结节低层特征在网络传输过程中的缺失问题,基于多尺度特征结构,提出一种改进的U-Net卷积神经网络肺结节检测算法。采用卷积操作与池化操作获取高层特征,通过密集网络使得特征信息在输入层和输出层之间高速流通,并结合扩张卷积生成多尺度特征,提高肺结节低层特征的利用率。实验结果表明,与传统U-Net卷积神经网络的肺结节检测算法相比,改进算法对于小型结节的检测准确率约提高20%,可实现更准确的肺部病灶区域定位。     

面向多尺度坦克装甲车辆目标检测的改进Faster R-CNN算法

复杂战场环境下的图像目标检测技术,是未来发展目标自动检测与跟踪一体化坦克火控系统需要解决的关键性问题.针对FasterR-CNN算法在小尺度坦克装甲车辆目标检测方面存在的问题,提出一种改进算法.首先采用尺度依赖区域建议网络(RPN),根据目标尺度分布情况在不同深度的卷积层上设置合理大小的滑动窗口,使RPN能够提取出更加精确的建议区域;其次提出一种选择性池化策略,根据尺度依赖RPN产生建议区域的大小选择合适深度的卷积层特征进行ROI池化,为后续的检测子网络保留足够的目标信息.在TankVOC4000图像库中从目标召回率、检测精度和速度等角度进行实验的结果表明,通过合理地利用多个层次上的卷积特征,文中算法对多种尺度的坦克装甲目标均取得了良好的检测效果,检测精度和速度均优于原Faster R-CNN算法,能够更好地满足实际应用需求.     

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。     

由粗到精的多尺度散焦模糊检测

目的 散焦模糊检测致力于区分图像中的清晰与模糊像素，广泛应用于诸多领域，是计算机视觉中的重要研究方向。待检测图像含复杂场景时，现有的散焦模糊检测方法存在精度不够高、检测结果边界不完整等问题。本文提出一种由粗到精的多尺度散焦模糊检测网络，通过融合不同尺度下图像的多层卷积特征提高散焦模糊的检测精度。方法 将图像缩放至不同尺度，使用卷积神经网络从每个尺度下的图像中提取多层卷积特征，并使用卷积层融合不同尺度图像对应层的特征；使用卷积长短时记忆（convolutional long-short term memory，Conv-LSTM）层自顶向下地整合不同尺度的模糊特征，同时生成对应尺度的模糊检测图，以这种方式将深层的语义信息逐步传递至浅层网络；在此过程中，将深浅层特征联合，利用浅层特征细化深一层的模糊检测结果；使用卷积层将多尺度检测结果融合得到最终结果。本文在网络训练过程中使用了多层监督策略确保每个Conv-LSTM层都能达到最优。结果 在DUT （Dalian University of Technology）和CUHK （The Chinese University of Hong Kong）两个公共的模糊检测数据集上进行训练和测试，对比了包括当前最好的模糊检测算法BTBCRL （bottom-top-bottom network with cascaded defocus blur detection map residual learning），DeFusionNet （defocus blur detection network via recurrently fusing and refining multi-scale deep features）和DHDE （multi-scale deep and hand-crafted features for defocus estimation）等10种算法。实验结果表明：在DUT数据集上，本文模型相比于DeFusionNet模型，MAE （mean absolute error）值降低了38.8%，F_0.3值提高了5.4%；在CUHK数据集上，相比于LBP （local binary pattern）算法，MAE值降低了36.7%，F_0.3值提高了9.7%。通过实验对比，充分验证了本文提出的散焦模糊检测模型的有效性。结论 本文提出的由粗到精的多尺度散焦模糊检测方法，通过融合不同尺度图像的特征，以及使用卷积长短时记忆层自顶向下地整合深层的语义信息和浅层的细节信息，使得模型在不同的图像场景中能得到更加准确的散焦模糊检测结果。     

自适应上下文特征的多尺度目标检测算法

识别多尺度目标是检测任务中的一项挑战,针对检测中的多尺度问题,提出自适应上下文特征的多尺度目标检测算法。针对不同尺度的目标需要不同大小感受野特征进行识别的问题,构建了一种多感受野特征提取网络,通过多分支并行空洞卷积,从高层语义特征中挖掘标签中的上下文信息;针对不同尺度目标的语义特征出现在不同分辨率特征图中的问题,基于改进的通道注意力机制,提出自适应的特征融合网络,通过学习不同分辨率特征图之间的相关性,在全局语义特征中融合局部位置特征;利用不同尺度的特征图识别不同尺度的物体。在PASCAL VOC数据集上对本文算法进行验证,本文方法的检测精度达到了85.74%,相较于Faster R-CNN检测精度提升约8.7%,相较于基线检测算法YOLOv3+提升约2.06%。     

基于深度学习的型钢表面多形态微小缺陷检测算法

为了解决由于型钢表面缺陷形态多样、微小缺陷众多所带来的检测效率低与检测精度差的问题,提出一种基于可变形卷积与多尺度-密集特征金字塔的型钢表面缺陷检测算法——Steel-YOLOv3。首先,使用可变形卷积代替Darknet53网络部分残差单元的卷积层,从而强化特征提取网络对型钢表面多类型缺陷的特征学习能力;其次,设计了多尺度-密集特征金字塔模块：在原有YOLOv3算法的3层预测尺度上增加1层更浅层的预测尺度,再对多尺度特征图进行跨层密集连接,从而增强对密集微小缺陷的表征能力;最后,针对型钢缺陷尺寸分布特点,使用K-means维度聚类方法优化先验框尺寸并将先验框平均分配到4个对应预测尺度上。实验结果表明：Steel-YOLOv3算法具有89.24%的检测平均精度均值（mAP）,与Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）、YOLOv3和YOLOv5算法相比分别提高了3.51%、26.46%、12.63%和5.71%,且所提算法显著提升了微小剥落缺陷的检出率。另外,所提算法的每秒检测图像数量达到25.62张,满足实时检测的要求,可实际应用于型钢表面缺陷的在线检测。     

多尺度级联R-FCN的尾灯检测算法研究

前方车辆尾灯检测是自动驾驶中环境感知的研究热点,为在复杂城市环境下实时检测车辆尾灯,将基于区域的全卷积网络（Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN）引入尾灯检测,提出了一种基于多尺度级联R-FCN的车辆尾灯检测算法。通过网络中的跨层连接融合尾灯的底层特征和高层语义,并加入批次归一化层加快网络的收敛速度,得到改进的R-FCN子网络,将一系列在不同交并比输入数据上训练的R-FCN子网络级联得到最终的检测网络。同时预测阶段采用改进的非极大值抑制获得最精准的检测结果。检测结果表明,该方法在CVPR数据集上获得总体94.04%的平均精度,单张图片平均检测耗时31 ms,在检测速度和精度上均有较好的性能。     

基于改进拆分注意力网络的目标检测算法

当前,以卷积神经网络为基础的目标检测算法大多存在缺少对有价值的上下文信息的合理利用以及易对困难目标漏检等问题。针对这些问题,提出了一种基于改进拆分注意力网络的目标检测算法。首先,引入拆分注意力机制,将多通道结构与注意力机制相结合,提升其特征表示。然后,在网络的卷积层中使用多尺度卷积取代传统的卷积操作,增强了神经网络对尺度变化的敏感性。最后,将改进的网络应用于Faster R-CNN中,并在Pascal VOC数据集和MS COCO数据集上进行实验。所提算法在不增加超参数量及计算复杂度的情况下,其mAP相较于原始算法分别提升了1.6%和2.4%,且对比其他算法也有所优势,验证了所提算法的良好性能。     

改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题，提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法，使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN，以Faster RCNN算法为基础，对候选区域网络（Region Proposals Network，RPN）结构进行了改进，提出了一种“金字塔RPN”结构，来解决井下行人存在的多尺度问题；同时算法中加入了特征融合技术，将不同卷积层输出的特征图进行融合，增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明：改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题，在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率，并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。     

基于改进Faster RCNN的城市道路货车检测

针对货车利用躲避摄像头等手段在城市道路中不按规定时间、规定线路行驶,使得车辆不能被准确识别的问题,提出基于改进Faster RCNN的城市道路货车检测方法.该方法以Faster RCNN为基础模型,通过对传入主干网络的车辆图片进行卷积和池化等操作来提取特征,其中增加特征金字塔网络(FPN)提升对多尺度目标检测的精度;同时将K-means聚类算法应用在数据集上以获取新的锚点框;利用RPN (region proposal network)生成建议框;并使用CIoU (complete-IoU)损失函数代替原算法的smoothL1损失函数以提升检测车辆的精确性.实验结果显示,改进后的Faster RCNN相比原算法对货车检测的平均精度(AP)提高7.2%,召回率(recall)提高6.1%,减少了漏检的可能,在不同场景下具有良好的检测效果.     

基于改进Faster RCNN的安全帽佩戴检测研究

针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大、准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性,并引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略,然后对检测出的佩戴安全帽工人和安全帽等采用多部件结合方法剔除误检目标。实验表明,相比于原始Faster RCNN,检测准确率提高了7%,对环境的适应性更强。     

基于改进区域卷积神经网络的安全帽佩戴检测

针对已有的安全帽佩戴检测算法对小尺寸目标和部分遮挡目标检测效果较差的问题,在区域卷积神经网络基础上,做出优化用于安全帽佩戴检测。在原始Faster RCNN的基础上使用多层卷积特征融合技术优化区域建议网络产生候选区域特征图,使用在线困难样本挖掘技术训练ROI网络,自动挑选出困难样本使训练更加有效。实验结果表明,相比原始的Faster RCNN算法,所提方法检测精度提高了4.73%,对部分遮挡和小尺寸目标均有较好的检测效果,对环境变化具有更强的适应性。     

基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法

针对硬币表面缺陷较小、形状多变且易与背景混淆而不易检出的问题,改进YOLOv3算法并提出基于可变形卷积和自适应空间特征融合的硬币表面缺陷检测算法DCA-YOLO.首先,由于缺陷形状的多变设计了3种在主干网络中不同位置添加可变形卷积模块的网络结构,通过卷积学习偏移量和调节参数来提高缺陷的提取能力;然后,使用自适应空间特征...     

基于Faster R-CNN的密集人群检测算法

为提高拥挤场景下的人群检测准确率,提出一种基于改进Faster R-CNN的密集人群检测算法。首先,在特征提取阶段添加空间与通道注意力机制,使用加强的双向特征金字塔网络（S-BiFPN）替代原网络中的多尺度特征金字塔（FPN）,使网络对重要特征进行自主学习并加强对图像深层特征的提取;其次,引入多实例预测（MIP）算法对实例进行预测,以避免模型对拥挤场景下的目标造成漏检;最后,对模型中的非极大值抑制（NMS）进行优化,并额外增设一个交并比（IoU）阈值,以对检测结果的干扰项进行精确抑制。在开源的密集人群检测数据集上进行测试的结果显示,相较于原Faster R-CNN算法,所提算法的平均精度（AP）提升5.6%,Jaccard指数值提升3.2%。所提算法具有较高检测精度和稳定性,可以满足密集场景人群检测的需求。     

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%。     

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。