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。     

基于改进YOLOv4的工件表面缺陷检测方法

针对将深度学习用于工件检测环境中计算资源受限的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的工件表面缺陷检测方法。首先,使用轻量化网络模型MobileNetV2替换YOLOv4原有的主干特征提取网络,并使用深度可分离卷积替换掉YOLOv4中使用的3×3标准卷积,大幅减小模型的参数规模,提升模型的检测速度;其次,提出一种图像预处理方法,在输入检测网络前定位并裁取出图像中工件的区域;最后,由于YOLOv4已有的Mosaic数据增强方法在自制VOC数据集上表现不佳,引入一种新的数据增强方法以防止训练过程产生过拟合现象。实验结果表明,该方法对工件缺陷的检测精度达到90.63%,检测速度为每秒34.56帧,相较于原始YOLOv4模型,模型规模减小82.1%,检测精度提升了2%,检测速度提升了150%;与SSD和Faster R-CNN等模型相比较,该模型在检测速度和检测精度上有着出色的综合表现,能够针对工件银面缺陷进行高效的检测。     

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。     

基于改进YOLOv4的口罩佩戴检测算法

为解决YOLOv4在目标检测任务中检测速度低、模型参数多等问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法。将YOLOv4主干网络中的CSPDarknet53替换成Mobilenet用以增强YOLOv4的特征提取网络,PANet原有的3×3标准卷积被深度可分离卷积取代,以降低计算负荷,从而提高识别速度,减少模型参数。然后使用K-means+〖KG-*3〗+算法对由8565张图像组成的数据集进行anchor维度聚类,以提升算法精度。同时,搭建行人口罩佩戴及人体测温拍摄系统用以在人群密集场所中执行疫情防控任务。在保证YOLOv4-Mobilenet网络精度的前提下,相较于原算法FPS提升200%、模型参数减少82%。改进后的模型平均每秒可检测67张图片,可以胜任实际应用中的口罩佩戴检测任务,结果表明该模型检测效果好、鲁棒性较强。     

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的轻量化口罩检测算法

为了提高现有口罩检测算法检测效率，降低算法参数量以及模型大小，提出了一种改进的轻量化口罩检测算法YOLOv5-MBF。用GELU激活函数替换MobileNetV3深层网络的hard-swish激活函数，优化了模型收敛效果，将改进的MobileNetV3网络替换YOLOv5s主干网络，降低计算量提高模型检测速度。增加BiFPN特征金字塔结构与不同特征层融合，提高了检测精度。在数据处理方面使用Mosaic和Mixup数据增强提高该模型的泛化性和鲁棒性。边框回归损失函数使用Focal-Loss EIoU，优化了模型训练收敛速度且提高了口罩和人脸边框定位精度。最后添加CBAM注意力机制使得模型更关注重要特征抑制不显著特征提高检测性能。实验结果表明，该算法在佩戴口罩目标和无佩戴口罩目标上的平均精度均值达到了89.5%，模型推理速度提升了43%，模型参数了减少了49%，模型大小降低了48%，满足口罩检测任务的实时性和检测精度要求。     

LPD-YOLO:轻量级遮挡行人检测模型

在驾驶场景中，针对行人间的遮挡和尺度多变现象导致的检测精度较低、模型参数量过大和难以部署到移动端等问题，提出了一种基于YOLOv5s模型的轻量级实时行人检测模型LPD-YOLO。首先，在特征提取部分采用MES Net替换原主干网络，并在主干网络中嵌入注意力模块SA,增强网络特征提取能力；其次，在特征融合部分采用DS-ASFF结构改进原PANet,使其充分融合不同尺寸的特征图；然后，采用GS卷积代替特征融合网络中的部分标准卷积，在不影响精度的条件下，进一步减少模型参数量和计算量；最后，在预测部分使用OTA标签分配策略结合α-IOU改进原损失函数，加速模型收敛。实验结果表明，该模型相较于YOLOv5s,参数量减少了81.2%,浮点运算量降低了46.3%,模型大小减小了75.8%,检测精度提高了3.3%。单幅图像检测速度达到了13.2 ms,更好地满足了驾驶场景下密集行人的实时检测要求。     

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.     

基于Dim env-YOLO算法的昏暗场景车辆多目标检测

低照度的夜间路况复杂，现有夜间车辆识别相关研究较少，且存在识别方法实时性不高、过多占用硬件资源等不足。针对夜间场景车辆识别干扰因素较多、检测效果不佳的问题，提出一种基于YOLOv4的Dim env-YOLO车辆目标检测算法。利用MobileNetV3网络替换原始YOLOv4中的主干网络，以减少模型参数量。在改进的YOLOv4模型上使用图像暗光增强方法 ，提高车辆目标在昏暗环境中的可识别性。在此基础上，引入注意力机制加强特征信息选择，同时利用深度可分离卷积降低网络计算量。选取北京部分道路的夜间场景图片自制数据集并进行实验验证，结果表明，在存在高斯噪声、模糊扰动、雨雾夜晚等情况下，Dim env-YOLO算法的测试结果较稳定，对于照度低于30 lx的昏暗条件下的车流，其检测mAP值达到90.49%，对于最常见的轿车类别，mAP值达到96%以上，优于Faster-RCNN、YOLOv3、YOLOv4等网络模型在昏暗光照条件下的检测效果。     

一种改进的YOLOv5小目标交通标志检测方法

针对实景交通标志检测方法研究中存在小目标识别精度较低、网络模型较大等问题，将一种改进的YOLOv5网络模型用于交通标志检测中。通过削减特征金字塔深度、引入卷积注意力模块优化网络结构，保留小目标信息并增强模型特征提取能力。采用K-means聚类算法确定适用于小目标识别的初始锚框，进一步提高模型检测精度。通过TT100K数据集验证表明，与YOLOv5模型相比，上述方法平均准确率提高3.0%,小目标检测平均精度提高5.0%,且模型大小为原模型的25.1%,保证较高识别能力的同时减少了模型参数量，实验对比结果验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于改进的YOLOv3道路车辆实时检测

道路车辆实时检测是计算机视觉领域中的研究热点问题。针对道路车辆检测算法存在检测精度低、速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv3的道路车辆目标检测方法。通过改进Darknet53骨架网络构建了有30个卷积层的卷积神经网络,在减少网络成本的同时提高了检测速度;根据道路车辆宽高比固定的特点,利用k-means聚类方法选取锚点预测边界框,提高了检测速度与精度。实验结果表明,提出的方法在标准数据集KITTI上的平均精度达到了90.08%,比传统的YOLOv3提高了0.47%,检测速度达到了76.04 f/s,明显优于传统的YOLOv3算法。同时将该方法应用于车辆行驶动态数据集,能够实现针对视频中道路车辆的实时检测。     

E-Y-slim：轻量级小目标快速检测方法

针对目前机场鸟类目标检测模型存在实时检测效率低和在嵌入式设备中难以部署的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的轻量级小目标快速检测方法 E-Y-slim。首先,将轻量化的EfficientNet-B0作为模型的特征提取网络,降低网络参数量和计算复杂度,提高检测速度;然后,裁剪特征融合网络中部分卷积层,并将检测层中标准卷积改为深度可分离卷积,进一步提升检测速度;最后,加入空间金字塔池化（SPP）结构以及交并比（IoU）预测分支,在保持算法检测效率情况下,提升算法检测精度。所提方法在PASCAL VOC鸟类数据集上平均精度（AP）为75.2%,检测速度达到50帧/秒,相较于YOLOv4的AP下降了7个百分点,但检测速度提升了42.9%。在实际机场鸟类数据集上AP为75.0%,检测速度达到49帧/秒,在AP相当的情况下,与YOLOv4相比模型参数量减少91.1%,检测速度提升了63.3%。实验结果表明,E-Y-slim能够满足在嵌入式设备上对机场鸟类活动目标快速检测的需求。     

基于改进YOLOv7的矿用电铲检测算法

针对现有基于深度学习的电铲检测方法未能很好地平衡检测速度与检测精度的问题,提出了一种改进YOLOv7模型,并将其用于矿用电铲检测。该模型以YOLOv7模型为基础,在主干网络中采用轻量化GhostNet网络进行特征提取,在颈部网络中采用轻量级GSConv替换部分普通卷积,以减少模型参数量和计算量,提高模型检测速度;考虑到轻量化改进后模型参数量减少对特征信息提取能力的影响,在不增加计算量的前提下,对颈部网络进行进一步改进,在扩展高效层聚合网络（ELAN）中嵌入坐标注意力机制（CA）,同时利用双向特征金字塔网络（BiFPN）改进路径聚合网络（PANet）,以提高网络对特征信息的提取能力,进而有效提高模型检测精度。实验结果表明,与YOLOv7模型相比,改进YOLOv7模型的参数量减少了75.4%,每秒浮点运算次数减少了82.9%,检测速度提高了24.3%;相较于其他目标检测模型,改进YOLOv7模型在检测速度和检测精度方面取得了良好的平衡,满足在露天煤矿场景下对电铲进行实时、准确检测的需求,为嵌入到移动设备中提供了有利条件。     

融合空洞卷积的轻量化目标检测

为了轻量化模型,便于移动端设备的嵌入,对YOLOv4网络进行了改进.首先,用MobileNetV3作为主干网络,并使用深度可分离卷积替换加强特征提取网络的普通卷积,降低模型参数量;其次,在104×104特征图输出时融合空洞率为2的空洞卷积,与52×52的特征层进行特征融合,获取更多的语义信息和位置信息,细化特征提取能力,提升模型对极小目标的检测性能;最后,将原来的池化层使用3个5×5的Maxpool进行串联,减少计算量,提升检测速度.实验结果表明,在华为云2020数据集上,改进算法的mAP比YM算法提高了2.33%,在公共数据集VOC07+12上, mAP提高了3.12%, FPS比原来的YOLOv4算法提高了一倍多,参数量降低至原来的18%,证明了改进算法的有效性.     

改进YOLOv5s的铁路异物入侵检测算法

行人、车辆等异物侵入铁路界线,严重威胁行人安全和铁路交通安全.针对传统铁路异物入侵检测方法精度低、时效性差等问题,提出改进YOLOv5s算法的铁路异物入侵检测模型SD-YOLO.本文提出SSA混合注意力机制,加强模型的局部表征能力,提高小目标识别效果;提出DW-Decoupled Head解耦检测头,加快网络收敛速度;引入边界框回归损失函数SIoU,提高了模型的检测精度;使用转置卷积作为采样方法,采样更适合铁路侵限障碍物特征的尺寸和比例.在数据集RS和Pascal VOC 2012进行实验验证,与基线YOLOv5s算法相比,平均精度mAP@0.5分别提高了2.7%、1.8%,mAP@.5:.95分别提高了2.9%、2.1%,检测速度分别达到79 FPS和78 FPS,表明该算法在检测精度和速度上均取得良好的性能,有效改善了漏检、误检问题,提高了小目标识别能力.     

基于改进YOLOv4-tiny的节肢动物目标检测模型

针对自然环境下节肢动物背景复杂、形态万千、遮挡目标和目标尺度多样等因素,导致模型检测效率不高、边界框定位不准确的情况,提出一种基于改进YOLOv4-tiny的节肢动物目标检测模型。首先,结合空间、通道卷积注意力机制(CBAM),抑制背景噪声;其次,引入可变形卷积(DCN)以及改进的加权双向特征金字塔,重塑卷积和特征融合方式进行多尺度预测;最后,在FPN网络中引出一层Feat@3,嵌入空间金字塔池化结构,有效提取节肢动物的各种显著特征,使模型泛化能力更强,将改进后的模型命名为YOLOv4-tiny-ATO。实验结果表明,该模型在大小仅为54.6 Mb的前提下,很好地平衡了检测速度和检测精度,检测精度为0.725,检测速度达到89.6帧·s ^-1,召回率为0.585,较改进前相比YOLOv4-tiny模型,检测精度提高0.426,模型在模型大小、检测速度上更适用于移动端部署,模型检测精度也能达到应用标准,满足对节肢动物的检测需求。     

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。     

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。