基于改进YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测

针对煤矿电力设备缺陷检测精度低的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测的方法。该方法主要包括3个方面的改进：首先，提出了一种多分支的坐标注意力模块，增强了模型获得缺陷区域信息的能力；其次，提出了一种特征融合网络模块，通过将主干网络和颈部网络之间非相邻的特征信息进行跨层连接，进一步增强了模型的特征表达及融合能力；最后，提出了一种快速空间金字塔池化平均池化模块，并将其嵌入颈部网络的路径融合网络之间，以提升网络浅层定位信息传递到深层的能力。实验结果表明，改进YOLOv5s模型的mAP@0.5提升了3.1%,F₁分值提升了3%,满足煤矿电力设备缺陷的检测需求且具有更高的检测精度。     

基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法

针对工业场景下煤矸石分拣任务检测精度低、分拣速度慢的问题，提出一种基于改进YOLOv5s的煤矸石目标检测算法。在主干网络的卷积层中加入轻量化注意力机制CBAM，以提升目标在复杂的煤渣环境中的特征表达的能力；其次，改进特征融合层为BIFPN，BIFPN结构进行了双向跨尺度连接和加权融合，以加强煤矸石浅层的特征信息和高层煤矸石位置信息，解决煤矸石颜色、纹理相近难以分类的问题；最后，在原算法DIoU的基础上增加对边界框高宽比考虑，以提升检验框检测的准确率。在工业生产环境中采集的10 000张煤矸石图像作为数据集对所提方法进行实验，实验表明，与改进前的YOLOv5s模型相比，在检测速度基本保持不变的前提下，改进算法平均精度mAP_0.5达到了93.3%，平均检测精度提高了5.1%，实现了对煤矸石进行目标检测的要求。     

多重金字塔的轻量化遥感车辆小目标检测算法

针对遥感车辆检测任务中存在目标尺寸小、背景复杂等问题，提出一种基于多重金字塔和多尺度注意力的轻量级YOLOv5算法。在主干网络中减少下采样次数，提高小目标检测能力，实现轻量化；在颈部中通过重新设计的多重金字塔网络，充分利用不同特征层的信息，增强特征融合能力，并引入改进的多尺度注意力模块，为浅层特征图获得更大的感受野和感兴趣区域；最后使用K-means++聚类算法对目标尺寸进行聚类分析，设计出适合目标的锚框尺度和宽高比。在自建遥感车辆数据集中不仅提升了目标检测精度，而且大大降低参数量。与YOLOv5s相比较，AP0.5%提高了2.3%、AP0.5:0.75%提高了4.3%；参数量降低了65%、模型大小减少了60%。在轻量化的同时有效地提高了小目标的检测精度。     

基于改进YOLOX的钢材表面缺陷检测算法

针对工业生产中钢材表面背景复杂导致缺陷检测精度低的问题，本文提出一种基于改进YOLOX的钢材表面缺陷检测算法。首先，引入了Swin Transformer模块来捕获缺陷钢材表面区域全局上下文信息并提取更多差异化特征；其次，采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN），能够方便、快速的进行跨尺度特征融合；最后，对原始目标定位损失函数进行改进，建立了一种融合边界框中心位置的CIoU损失函数从而实现目标框高精度定位。实验表明，算法在NEU-DET数据集上的mAP为80.7%，检测精度相较于原始YOLOX-S网络提高了6.2%，同时也明显高于一些其他主流算法，具有较高的准确率和实用性。     

基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法

无人机巡检已经成为当下输电线路巡检的主流方式，绝缘子缺陷的检测是无人机巡检中的重要环节。因此，提出了一种基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法。首先，使用轻量型的Ghost卷积代替普通卷积；然后，使用重复加权BiFPN（双向特征金字塔网络）替换原特征提取网络，提高网络对不同尺度的特征提取能力；最后，引入CA（坐标注意力机制）提高了主干特征提取效率。实验结果表明，绝缘子检测的平均精度值提升了1.7个百分点，模型大小减少了13.1%，改进后的算法模型在提升检测精度的同时更加轻量化，可实现绝缘子缺陷的快速检测。     

基于SEPyconv-DETR的无人机航拍绝缘子检测算法

针对绝缘子由于大小不一致、被遮挡等因素导致航拍检测效果不佳的问题,提出了一种基于SEPyconv-DETR的绝缘子检测算法。首先,将Pyconv引入DETR主干网络,有效融合多尺度特征。其次,利用通道注意力SE强化关键特征。然后,将混淆卷积前馈网络(CC-FFN)融合到transformer中,增强局部感知和相邻token之间的联系。最后,综合Alpha-IoU与L1函数构建回归损失,以提高定位精度。实验结果表明,所提算法的检测精度mAP@0.5∶0.95达到了64.1%,优于DETR、YOLOv5等主流算法,并且可有效检测复杂背景下不同尺寸及被遮挡的绝缘子。     

基于特征融合的自适应多尺度无锚框目标检测算法

为了提高 CenterNet 无锚框目标检测网络的目标检测能力,提出一种基于注意力特征融合和多尺度特征提取网络的改 进 CenterNet 目标检测网络。 首先,为了提升网络对多尺度目标的表达能力,设计了自适应多尺度特征提取网络,利用空洞卷积 对特征图进行重采样获取多尺度特征信息,并在空间维度上进行融合;其次,为了更好地融合语义和尺度不一致的特征,提出了 一种基于通道局部注意力的特征融合模块,自适应地学习浅层特征和深层特征之间的融合权重,保留不同感受域的关键特征信 息。 最后,通过在 VOC 2007 测试集上对本文算法进行验证,实验结果表明,最终算法的检测精度达到 80. 94%,相较于基线算法 CenterNet 提升了 3. 82%,有效提升了无锚框目标检测算法的最终性能     

基于改进YOLOv5的密集场景行人检测方法研究

当前的研究中密集场景行人检测精度较低,为提高检测精度,提出一种基于YOLOv5网络的改进方法V-YOLO,采用加权双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network, BiFPN)改进原始网络中的路径聚合网络(path aggregation network, PANet),加强多尺度特征的融合能力,提高对行人目标的检测能力。为了保留更多的特征信息,提高主干网络的特征提取能力,添加残差结构VBlock;引入SKNet(select kernel networks)注意力机制,动态融合不同感受野的特征图,提高对不同行人特征的利用率。使用CrowdHuman数据集进行训练和测试,实验结果表明,所提出算法比原始网络的精确度、召回率和平均精度值分别提高1.8%、2.3%和2.6%,验证了所提出算法能有效的提高密集场景下行人目标检测的准确率。     

基于级联网络的散乱堆叠物体分割算法

提出了一种针对处理散乱堆叠物体的改进方法。在 YOLOv5模型中采用了加权双向特征金字塔网络(BiFPN) 替代 路径聚合网络(PANet), 结合 Gfocal损失函数,使得漏检和误检问题得到有效改善,平均精度均值(mAP)mAP@0.5 达到了 90.1%。利用Mask R-CNN进行目标物体分割,使用轻量化的 Mobilenetv3替代 ResNet101 主干网络以减少参数量,同时借 用CFNet 思想加强特征融合机制,使得分割精度提高至92.1%。通过级联改进后的 YOLOv5 和改进后的 Mask R-CNN,算 法在实时性和精确性上得到了平衡,在有效感兴趣区域(region of interest,ROI)中提取准确的物体形状信息。与单独使用实 例分割算法相比,检测速度提升了1 s。实验证明所提出的算法不仅提高了推理速度,还提高了分割精度,解决了复杂堆叠场 景下物体特征提取效果差且检测速度慢的问题。     

基于融合注意力的多尺度芯片缺陷检测算法

芯片的表面缺陷检测在半导体制造中具有重要意义,针对目前芯片表面缺陷面积小,缺陷外形多变,缺陷尺寸跨度大的情况,提出一种基于YOLOv5改进的芯片表面缺陷检测算法,首先基于ConvNext网络改进特征提取模块,提升网络稳定性和特征表达能力,同时提出增强卷积注意力模块(ehanced convolutional block attention module, E＿CBAM),将更详细的位置信息嵌入到卷积注意力(convolutional block attention module, CBAM)之中,提升整个网络对于小面积及边缘缺陷的检测能力,而针对芯片缺陷多变尺寸跨度大的问题,研究引入了可变形卷积和双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network, BiFPN),一方面可变形卷积对于外形不规则的卷积有更好的提取能力,另一方面Neck部分的BiFPN在简化结构的同时保证了多尺度融合的准确性。经过实验表明,改进后的网络在芯片表面缺陷数据集(chip defect dataset, CDD)上,平均精度均值(mAP)mAP@0.5指标达到95.3...