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YOLOv5的白细胞检测算法

针对白细胞数据样本少、类间差别小及目标尺寸小导致的检测精度低、效果不佳等问题,提出一种基于改进YOLOv5的白细胞检测算法YOLOv5-CHE.在主干特征提取网络的卷积层中添加坐标注意力机制,以提升算法的特征提取能力;使用四尺度特征检测,重新获取锚点框,增加浅层检测尺度,来提高小目标的识别精度;改变边框回归损失函数,以...     

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。     

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。     

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。     

基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法

为了满足锂离子电池电极缺陷检测精度与实时性的需求,解决电极图像背景噪声复杂、缺陷微小且对比度低等问题,提出一种基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法.在YOLOv4的基础上,首先,将SE(squeeze-and-excitation)注意力模块嵌入特征提取主干网络中,区分feature map中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提高网络的检测精度;其次,加入融合空洞卷积的池化金字塔(ASPP)结构,增大网络感受野的同时最大程度地保留多尺度特征信息,提高算法对小目标的检测性能;然后,设计一种多尺度稠密特征金字塔,在三尺度特征图的基础上增加一个浅层特征,采用稠密连接的方式融合特征,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力,增强对微小缺陷特征的提取;最后,采用$ K $-means++算法聚类先验框,引入focal loss损失函数增大小目标样本的损失权重,有效提高网络学习的收敛速度.实验结果表明,所提算法较原YOLOv4模型的mAP值提升6.42%,较其他常用算法综合性能上有着较大的优势,可较好地满足实际工业生产的实时监测需求.     

基于改进YOLOv4模型的无人机目标检测算法

针对无人机全自主飞行对目标检测的实时性与准确性需求不断提升的现状,对现有YOLOv4网络进行优化,提出采用轻量型MobilenetV3网络取代原始模型中的主干特征提取网络,并在特征金字塔结构中利用深度可分离卷积模块取代传统卷积,实现了保证模型检测精度的同时减少模型参数的目的。通过采用CIOU位置回归损失函数,促使目标框回归变得更加稳定,采用的数据增强方法进一步提高了目标检测算法的鲁棒性。在相同配置条件下的对比实验结果表明,改进YOLOv4模型损失小幅精度却实现检测速度的大幅提升,其中参数容量减少82%,仅44.74 M,FPS提升69%并达到22帧/s,验证了所提算法的有效性。     

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%。     

基于改进YOLOv4的轻量化目标检测算法

针对当前YOLOv4目标检测网络结构复杂、参数多、训练所需的配置高以及实时检测每秒传输帧数（FPS）低的问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化目标检测算法ML-YOLO。首先,用MobileNetv3结构替换YOLOv4的主干特征提取网络,从而通过MobileNetv3中的深度可分离卷积大幅减少主干网络的参数量;然后,用简化的加权双向特征金字塔网络（Bi-FPN）结构替换YOLOv4的特征融合网络,从而用Bi-FPN中的注意力机制提高目标检测精度;最后,通过YOLOv4的解码算法来生成最终的预测框,并实现目标检测。在VOC2007数据集上的实验结果表明,ML-YOLO算法的平均准确率均值（mAP）达到80.22%,与YOLOv4算法相比降低了3.42个百分点,与YOLOv5m算法相比提升了2.82个百分点;而ML-YOLO算法的模型大小仅为44.75 MB,与YOLOv4算法相比减小了199.54 MB,与YOLOv5m算法相比,只高了2.85 MB。实验结果表明,所提的ML-YOLO模型,一方面较YOLOv4模型大幅减小了模型大小,另一方面保持了较高的检测精度,表明该算法可以满足移动端或者嵌入式设备进行目标检测的轻量化和准确性需求。     

轻量化的YOLOv4目标检测算法

YOLOv4目标检测算法主干网络庞大且参数量和计算量过多,难以部署在算力和存储资源有限的移动端嵌入式设备上。提出一种改进的YOLOv4目标检测算法,使用轻量化的ShuffleNet V2网络作为主干特征提取网络,更换模型激活函数及扩大卷积核,同时将YOLOv4网络中的普通卷积替换为深度可分离卷积,降低算法参数量、计算量和模型占用空间。在ShuffleNet V2网络结构的改进过程中分析并剪裁其基本组件,利用2个3 × 3卷积核级联的方式增强网络感受野,并使用Mish激活函数进一步提升网络检测精度和模型推理速度。在GPU平台和VisDrone 2020数据集上的实验结果表明,与YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在牺牲1.8个百分点的检测精度情况下,提高了27%的检测速度,压缩了23.7%的模型容量,并且能够充分发挥ZYNQ平台并行高速数据处理及低功耗的优势。     

改进YOLOv5算法的钢筋端面检测

钢筋是基建行业不可或缺的结构材料,无论是钢筋生产过程、还是施工现场,对钢筋进行准确计数是必不可少的环节.成捆钢筋存在端面密集、直径尺度不统一、端面边界粘连、端面与背景融合、端面之间存在遮挡等问题.针对上述问题,提出了一种改进的YOLOv5模型框架,以降低密集小目标漏检率、误检率.针对钢筋端面数据集稀缺、没有公开的大型数...     

基于改进YOLOv5的小目标检测

本文针对图像中小目标难以检测的问题, 提出了一种基于YOLOv5的改进模型. 在主干网络中, 加入CBAM注意力模块增强网络特征提取能力; 在颈部网络部分, 使用BiFPN结构替换PANet结构, 强化底层特征利用; 在检测头部分, 增加高分辨率检测头, 改善对于微小目标的检测能力. 本文算法在人脸瑕疵数据集和无人机数据集VisDrone2019两份数据集上均进行了多次对比实验, 结果表明本文算法可以有效地检测小目标.     

面向小目标检测的并行高分辨率网络设计

当前目标检测算法对小目标检测存在特征信息易丢失的问题,利用网络处理高分辨率特征图数据可以缓解,但存在语义信息不足和计算负担大的缺点。为弥补这些缺点,提出一种有效处理高分辨率特征图、多深度子网并行连接的特征提取网络。构建输入图像金字塔,搭建多深度分支子网并行连接的结构,使用浅层网络处理图像金字塔中高分辨率特征图,深层网络处理低分辨率特征图,多分支同时运行并在中间位置进行两次特征融合,充分结合高分辨率特征信息和低分辨率语义信息;使用融合因子构建对小目标针对性强的多尺度特征融合结构,增强对小目标检测能力;使用注意力机制进一步提高特征提取能力。在公开数据集AI-TOD上进行实验表明,所设计的特征提取网络相较于其他常用特征提取网络对小目标的检测能力更强,在two-stage经典模型Faster-RCNN、one-stage经典模型SSD、YOLOv3以及anchor-free经典模型CenterNet上替换上原主干网络,检测平均精度mAP与原来相比分别提升了2.7、3.4、3.3、1.7个百分点,证明了所提网络结构的适用性和有效性。     

引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法

对于钢铁制造业、煤矿行业及建筑行业等高危行业来说,施工过程中佩戴安全帽是避免受伤的有效途径之一.针对目前安全帽佩戴检测模型在复杂环境下对小目标和密集目标存在误检和漏检等问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法来对安全帽的佩戴进行检测.在YOLOv5的主干网络中添加坐标注意力机制(coordinate attenti...     

改进YOLOv5s的遥感图像目标检测

针对遥感图像中感兴趣目标特征不明显、背景信息复杂、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题,本文提出了一种改进YOLOv5s的遥感图像目标检测算法（Swin-YOLOv5s）。首先,在骨干特征提取网络的卷积块中加入轻量级通道注意力结构,抑制无关信息的干扰;其次,在多尺度特征融合的基础上进行跨尺度连接和上下文信息加权操作来加强待检测目标的特征提取,将融合后的特征图组成新的特征金字塔;最后,在特征融合的过程中引入Swin Transformer网络结构和坐标注意力机制,进一步增强小目标的语义信息和全局感知能力。将本文提出的算法在DOTA数据集和RSOD数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

改进YOLOv7的交通标志检测算法

自动驾驶技术的快速发展,导致对交通标志检测技术的要求日益提高.为解决YOLOv7算法在识别小目标时误检、漏检等问题,本文提出一种基于注意力机制的交通标志检测模型YOLOv7-PC.首先通过K-means++聚类算法对交通标志数据集进行聚类,获得适用于检测交通标志的锚框;其次在YOLOv7主干特征提取网络中引入坐标注意力机制,将交通标志的横向和纵向信息嵌入到通道中,使生成的特征信息具有交通标志的坐标信息,加强有效特征的提取;最后在加强特征提取网络中引入空洞空间金字塔池化,捕获交通标志多尺度上下文信息,在保证交通标志小目标分辨率的同时,进一步扩大卷积的感受野.在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验表明,本文算法增强了识别小目标的能力,相较于YOLOv7模型,本文算法的m AP、召回率平均分别提高了5.22%、9.01%,是一种有效的交通标志检测算法.     

面向遥感图像小目标检测的改进YOLOv3算法

针对YOLOv3目标检测算法在遥感图像小目标检测方面精度较低的缺点,提出了一种改进的YOLOv3目标检测算法--YOLOv3-CS。根据对backbone中不同尺度特征重要性的分析重构了backbone,即增加具有丰富位置信息的浅层特征对应的卷积层深度,以此增强backbone对小目标特征的提取能力,引入RFB结构增大浅层特征图的感受野来提升小目标检测精度,优化了anchor boxes及其分配原则。在RSOD数据集的实验结果表明,YOLOv3-CS算法与YOLOv3相比,mAP提高6.49%,F1提高4.85%,所需存储空间降低12.58%,其中backbone的改进和RFB的引入对小目标检测的精度提升较为明显,说明提出的目标检测算法在遥感图像小目标检测方面有较高的优势。     

基于SPMYOLOv3的水面垃圾目标检测

为解决水面垃圾检测中存在目标形状尺度差异大, 难以区分背景以及目标偏小的问题, 本文提出了一种SPMYOLOv3目标检测算法来实现对水面垃圾的检测. 首先, 对收集到的水面垃圾数据集进行标注, 使用改进的K-means算法对数据集重新聚类, 得到与数据集更匹配的先验框. 其次, 在YOLOv3的主干网络后添加SE-PPM模块, 加强目标的特征信息, 保证目标尺度不变且保留全局信息. 再使用多向金字塔网络对不同尺度的特征图进行融合, 获得携带更加丰富的上下文信息的特征图. 最后使用在损失函数中使用focal loss计算负样本的置信度损失, 抑制了YOLOv3中正负样本不均衡问题. 改进后的算法在水面垃圾数据集上的实验结果表明, 相比于原YOLOv3算法检测精度提升了3.96%.