基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once）的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值（mean Average Precision,mAP）可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。     

基于改进YOLOv4-Tiny模型的红外弱小目标检测

针对复杂环境下红外弱小目标检测查准率与查全率低的问题，采用改进的YOLOv4-Tiny模型提出一种新的红外弱小目标检测方法。以轻量化的目标检测神经网络YOLOv4-Tiny模型为基础，该模型在训练难度与检测性能2方面取得了较好的权衡。对YOLOv4-Tiny模型的特征提取部分进行了修改，通过增加卷积层数与卷积核尺寸来增加红外图像特征提取的信息量，避免忽略弱小目标的有用信息；对YOLOv4-Tiny模型的激活函数进行了修改，提高对弱小目标的细节学习能力。在多个红外弱小目标数据集上的实验结果表明，相较于原YOLOv4-Tiny模型和其他对比模型，所提方法对红外弱小目标的检测取得了明显的性能提升，可较好地兼顾检测性能与检测效率。     

红外热成像中低分辨率行人小目标检测方法

红外热成像图像的目标检测中,针对低分辨率小目标检测效果差、复杂尺度目标检测率低等问题,提出一种基于改进YOLOv5的红外低分辨率目标检测算法。选用LLVIP红外数据集,通过引入不同注意力机制来对比检测效果。选用效果最佳的注意力机制,改进目标检测网络的损失函数提高对小目标的检测率。利用TiX650热成像仪采集小目标图像样本对原数据集进行优化采样和增广,分别使用改进前后的YOLOv5网络进行训练。从模型训练结果和目标检测结果评估模型的性能提升,实验结果表明:相较于原始训练模型,改进后YOLOv5的训练模型,在红外成像的同一场景中对低分辨率小目标的检测精度上有明显提升,且漏检率低。     

基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法研究

针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题，提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础，设计SimAMC3注意力机制模块，优化网络的特征提取层；设计目标检测头，通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度，获得新的弱小目标检测层，使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息；改进预测框筛选方式，提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集，对其进行标注并训练。实验结果表明，改进后的算法与原YOLOv5算法相比，平均精度均值（mAP）分别提升了4.8%和7.1%，在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标，体现了良好的鲁棒性和适应性，可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。     

改进YOLOv5s的道路目标检测算法

针对目前主流的目标检测算法存在模型参数过大、不能很好地移植到移动设备端之中应用于辅助驾驶这一问题，本文提出了一种改进YOLOv5s的目标检测算法。首先，将YOLOv5s算法的主干网络CSPDarknet替换为轻量化网络模型MobileNet-V3，解决了网络模型较大、参数较多的问题，减少了网络的深度并提升了数据推断速度；其次，对特征提取网络采用加权双向特征金字塔结构Bi-FPN加强特征提取，融合多尺度特征进而扩大感受野；最后，对损失函数进行优化，使用CIoU为边界框回归损失函数，改善模型原始GIoU收敛速度较慢问题，使预测框更加符合于真实框，同时降低网络训练难度。实验结果表明，改进后算法在KITTI数据集上的mAP相较于YOLOv5s、SSD、YOLOv3、YOLOv4＿tiny分别提升了4.4、15.7、12.4、19.6，模型大小相较于YOLOv5s与轻量级网络YOLOv4＿tiny分别减少了32.4 MB和21 MB，同时检测速度分别提升了17.6%与43%。本文改进后的算法满足模型小、精确度高的要求，为辅助驾驶中道路目标检测提升检测速度与精度提供了一种解决方案。     

J-MSF: 一种新的多通道多尺度红外弱小目标检测算法

针对经典的基于深度学习的红外弱小目标检测算法存在目标信息在高层感受野消失导致无法检出的问题,提出一种新的基于多通道多尺度特征融合的红外弱小目标检测算法（J-MSF）。首先,该算法提出了一种新的多通道JAnet结构,基于此结构搭建了主干特征提取网络;其次,设计了下降门限式特征金字塔池化结构(DSPP),并提出了多尺度融合检测策略;最后,设计了高斯损失优化函数。实验结果表明,所提出的算法在“地/空背景下红外图像弱小飞机目标检测跟踪数据集”上的检测效果与YOLOv3、YOLOv4算法对比,检出率、整体AP值分别提升9.07%、9.89%和1.67%、3.16%,提出算法优于目前主流的检测算法,体现出了良好的鲁棒性和适应性,可以有效的应用于红外弱小目标的检测。     

基于cosSTR-YOLOv7的多尺度遥感小目标检测

针对地理空间遥感图像存在目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等而造成目标检测精度不高的问题,提出了一种基于Swin Transformer(STR)和YOLOv7的多尺度遥感小目标检测算法cosSTR-YOLOv7。以YOLOv7作为基线网络,首先,使用STR模块替换主干网络中的E-ELAN模块,并利用余弦注意力机制和后正则化方法将其改进为cosSTR模块,以提升模型训练的稳定性;其次,在Neck部分构建新的特征融合层,以减少特征信息丢失;然后,在预测部分增加小目标预测层,以提升模型对小目标的检测能力;最后,采用新的SIoU损失函数计算定位损失,以加快模型收敛速度。利用遥感数据集DIOR进行实验,实验结果表明,所提算法平均精度均值(mAP)达到92.63%,对比原YOLOv7算法提高了3.73个百分点,对多尺度小目标的检测性能有显著提高。     

基于改进YOLOv5的航空发动机叶片表面缺陷检测方法研究

针对航空发动机叶片缺陷检测过程中表面噪声较大以及检测精度较低的问题，提出了一种基于改进YOLOv5的叶片表面缺陷检测方法。通过叶片表面缺陷图像采集和典型缺陷标注构建了航空发动机叶片表面缺陷数据集；采用K-means++算法代替K-means算法对标记框进行聚类，获得最适合该数据集中标记框的锚框；在主干网络中结合CBAM注意力机制模块，并且采用EIoU损失函数替换原CIoU损失函数，提高对叶片表面缺陷特征的提取能力。对比实验结果表明所提出的方法相较于YOLOv5算法在平均精度均值上提升了1.4%,相较于FasterRCNN和YOLOv3,本方法在平均精度均值上分别提升了13%和2.9%。     

复杂背景下基于YOLOv7-tiny的图像目标检测算法

“黑飞”无人机一旦带有炸弹等物品,会对人们带来威胁。对在公园、游乐场、学校等复杂背景下“黑飞”的无人机进行目标检测是十分必要的。前沿算法YOLOv7-tiny属于轻量级网络,具有更小的网络结构和参数,更适合检测小目标,但在识别小目标无人机时出现特征提取能力弱、回归损失大、检测精度低的问题;针对此问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的无人机图像目标检测算法YOLOv7-drone。首先,建立无人机图像数据集;其次,设计一种新的注意力机制模块SMSE嵌入到特征提取网络中,增强对复杂背景下无人机目标的关注度;然后,在主干网络中融入RFB结构,扩大特征层的感受野,丰富特征信息以增强特征提取的鲁棒性;然后,改进网络中的特征融合机制,通过新增小目标检测层,增加对小尺度目标的检测精度;然后,改变损失函数提高模型的收敛速度,减少损失以增强模型的鲁棒性;最后,引入可变形卷积(Deformable convolution, DCN),更好的根据目标本身形状进行特征提取,提升了检测精度。在PASCAL VOC公共数据集上进行对比实验,结果表明改进后的算法YOLO7-drone相比于YOLOv7-t...     

低空轻量级红外弱小目标检测算法

精准的红外弱小目标检测是实时监控、追踪、制导的关键;红外弱小目标存在检测难度高、误检高、漏检严重的问题。为了提高红外弱小目标检测算法的实时性和检测精度,提出了一种超轻量红外弱小目标检测算法SL-YOLO。首先,重设计下采样方案,针对红外图像特征信息调节网络架构,解决红外弱小目标特征梯度降低和特征消失问题;然后设计网络模型剪枝算法,实现剪枝算法与网络结构的融合,去除冗余参数,实现检测速度的提高;最后设计Varifocal-SIoU损失函数,在均衡正负样本与重叠损失的同时,对正样本进行加权处理,解决背景干扰问题。实验结果表明,在SIRST和IDSAT数据集下检测精度分别提高至96.4%、98.1%,模型体积和计算量可压缩至190 kB、0.9 GFLOPs,推理速度降至3 ms以下。与主流算法进行对比,改进后算法在检测精度、模型体积、计算量等方面均取得了不错的成绩。能够满足实时性检测需求。     

改进YOLOv5的航拍图像识别算法

航拍图像识别广泛应用于各类军用、民用领域,因其距离远、成像模糊、目标相互遮挡等特点使得目标检测准确度一直不高,针对这一问题,提出了一种基于YOLOv5模型的改进方法。通过引入数据增强和标签平滑方法、改进损失函数为DIoU和增加针对小目标的网络处理层来提高目标检测效果。实验结果表明,在相同训练条件下,改进后的YOLOv5算法对大多数种类的目标检测准确率都有所提升,平均精确率提高了17%,平均召回率提高了2%,mAP@0.5达到了70.4%,比原始模型提升了6.1%。     

基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。     

基于S3-YOLOv5s的矿井人员防护设备检测算法研究

针对复杂矿井环境下光照度低、目标尺度变化大、目标间遮挡严重,现有的目标检测网络特征提取困难、检测效果差等问题,提出了改进的S3-YOLOv5s的矿井人员防护设备检测算法。在主干网络中加入无参注意力模块(SimAM),提升网络的特征提取能力;引入尺度均衡特征金字塔卷积,加强多尺度特征融合;最后采用SIoU作为边框回归损失函数并使用K-means++算法进行先验锚框聚类,提高边框检测精度。实验表明,相比现有的YOLOv5s算法,所提算法在所有类别的平均检测精确度从89.64%提升到了92.86%,在复杂矿井环境条件下对人员防护设备有优良的检测能力,验证了所提方法的有效性。     

基于YOLOv3的红外行人小目标检测技术研究

针对红外图像中行人小目标检测识别率低、虚警率高的问题,研究了当下效果最好的YOLOv3目标检测算法,在其基础上进行优化,提出了一种满足实时性要求的行人小目标检测算法。基于YOLOv3中分类准确率仍有不足的情况,借鉴SENet中对特征进行权重重标定的思路,将SE block引入YOLOv3中,提升了网络的特征描述能力。通过对自行收集实际复杂场景下的红外图像进行目标检测,试验验证了算法的可行性,实验结果表明本文提出的改进网络拥有更高的准确率和更低的虚警率,同时保持了原有算法的实时性。     

YOLOv5与Deep-SORT联合优化的无人机多目标跟踪算法

针对无人机平台下小目标检测性能差、目标尺度变化较大、复杂背景干扰等导致跟踪失败的问题,该文提出一种联合优化检测器YOLOv5(You Only Look Once)和Deep-SORT(Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric)的无人机多目标跟踪算法。该算法使用改进的CSPDarknet53(Cross Stage Paritial Darknet53)骨干网络重新构建检测器中的特征提取模块,同时通过自顶向下和自底向上的双向融合网络设计小目标检测层,采用无人机航拍数据集训练更新优化后的目标检测网络模型,解决小目标检测性能差问题;在跟踪模块中,提出结合时空注意力模块的残差网络作为特征提取网络,加强网络感知微小外观特征及抗干扰的能力,最后采用三元组损失函数加强神经网络区分类内差异的能力。实验结果表明,优化后的目标检测的平均检测精度相比于原始YOLOv5提升了11%,在UAVDT数据集上相较于原始跟踪算法准确率与精度分别提高了13.288%、3.968%,有效减少目标身份切换频次。     

基于改进RetinaNet的电力设备红外目标精细化检测模型

电力设备在运行过程中会产生大量红外图像,当红外图像中的电力设备存在排列密集、具有倾斜角度、大长宽比的情况时,基于水平矩形框的目标检测网络只能给出目标概略位置,易发生目标检测区域重叠,引入冗余背景信息,使得检测结果不够精细。针对此问题,提出在RetinaNet目标检测网络中引入旋转矩形框机制,并在网络输入端引入Mosaic数据增强技术;将原特征提取网络中ReLU函数替换为梯度流更平滑的Mish激活函数;在原模型FPN模块后追加PAN模块进一步融合图像特征。最后利用现场采集的电力设备红外图像制作数据集,将改进后的模型与Faster R-CNN、YOLOv3、原RetinaNet三种基于水平矩形框定位的目标检测网络进行对比评估,实验表明改进后的模型可以更为精细地检测出密集场景下带有倾角的电力设备红外目标,在多类别电力设备检测准确率对比上高于以上3种模型。     

基于YOLOv5算法的红外图像行人检测研究北大核心CSCD

目标检测是自动驾驶的重要前提,是与外界信息交互的重要环节。针对夜间远处行人检测识别精度低、漏检的问题,提出一种针对检测小尺寸行人的YOLOv5-p4的夜间行人识别模型。首先,通过增加更小目标的检测层,引入BiFPN特征融合机制,防止小目标被噪声淹没,使网络模型可以更聚焦于物体的细小特征;同时使用K-means先验框聚类出更小目标的锚框,并且使用了多尺度的数据增强方法,增加模型的鲁棒性。使用了MetaAcon-C激活函数与EIoU回归损失函数使模型收敛效果更好,提升了算法远距离行人的检测的准确率。最后在红外行人数据集FLIR上验证改进后的YOLOv5-p4模型对于行人的检测能力,实验结果表明该方法与传统方法相比,准确率从86.9%提升到90.3%,适合用于红外图像中的行人检测。