基于注意力机制和上下文信息的目标检测算法

针对目标检测过程中存在的小目标漏检问题,提出一种基于注意力机制和多尺度上下文信息的改进YOLOv5目标检测算法。首先,在特征提取结构中加入多尺度空洞可分离卷积模块（MDSCM）以提取多尺度特征信息,在增大感受野的同时避免小目标信息的丢失;其次,在主干网络中添加注意力机制,并在通道信息中嵌入位置感知信息,进一步增强算法的特征表达能力;最后,使用Soft-NMS(Soft-Non-Maximum Suppression)代替YOLOv5使用的非极大值抑制（NMS）,降低检测算法的漏检率。实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC数据集、DOTA航拍数据集和DIOR光学遥感数据集上的检测精度分别达到了82.80%、71.74%和77.11%,相较于YOLOv5,分别提高了3.70、1.49和2.48个百分点;而且它对图像中小目标的检测效果更好。因此,改进的YOLOv5可以更好地应用到小目标检测场景中。     

改进YOLOv5s的小目标烟雾火焰检测算法

针对复杂环境中,烟雾火焰检测存在精度低,小目标检测困难等问题,提出一种改进的基于YOLOv5s的小目标烟雾火焰检测算法。基于公开数据集自建了9 981张不相似的烟雾火焰图像数据集,解决现有数据集的限制,提高了模型的训练效率与泛化能力;在网络中添加3-D注意力机制SimAM,增加算法的特征提取能力,而且没有增加额外的参数;修改网络中的Neck结构,将三尺度检测改为四尺度检测,并结合了加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构,对特征融合过程进行修改,提高小目标的检测能力与特征融合能力;通过遗传算法来优化网络中的部分超参数,进一步模型的检测能力。实验结果表明,改进后的算法比原始YOLOv5s算法平均检测精度提高了7.2%,同时对小目标检测精度更高,误检漏检等情况减少。     

DY-YOLOv5：基于多重注意力机制的航拍图像目标检测

针对无人机航拍图像中目标小、尺度不一和背景复杂等导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DY-YOLOv5。该算法在检测头部分利用具有多重注意力机制的目标检测头方法Dynamic Head,提升检测头在复杂背景下的检测表现。在原模型neck部分增加一次上采样和Concat操作,并执行一个包含极小、小、中目标的多尺度特征检测,提升模型对中、小目标的特征提取能力。引入密集卷积网络DenseNet,将其与YOLOv5s主干网络的C3模块进行融合,提出C3＿DenseNet模块,以加强特征传递并预防模型过拟合。在VisDrone2019数据集上应用DY-YOLOv5算法,平均精度均值（mAP）达到了43.9%,较原YOLOv5算法提升了11.4个百分点。召回率（Recall）为41.7%,较原算法提升了9.0个百分点。实验结果证明,改进算法显著提高了无人机航拍图像目标检测的精度。     

改进YOLOv3遥感小目标检测算法

针对目前在遥感目标检测领域广泛使用的YOLOv3算法存在对小目标物体的特征表达能力不足,检测效果不好的问题,本文提出一种改进的YOLOv3小目标检测算法.首先,引入全局信息注意力机制并改进特征提取网络和特征金字塔结构,提高模型小目标特征提取能力和检测能力;其次,对数据集进行单尺度Retinex融合特征增强,提高模型对小目标特征的学习效果;最后,使用自适应锚框优化算法对anchors进行优化,提高anchors和目标的匹配程度.选用遥感数据集RSOD进行实验,本文算法的全类平均精度为92.5%,相比经典YOLOv3算法,提高10.1%,对遥感小目标的检测效果得到明显提升.     

改进YOLOv5框架的血细胞检测算法

对于血液中红细胞、白细胞、血小板等成分的观察和计数是临床医学诊断的重要依据.血细胞的异常意味着可能存在凝血异常、感染、炎症等与血液相关的问题.人工检测血细胞不仅耗费人力,且容易出现误检、漏检的情况.因此,针对上述情况,提出一种新颖的血细胞检测算法—YOLOv5-CBF.该算法在YOLOv5框架的基础上,通过在主干网络中加入坐标注意力(coordinate attention, CA)机制,提高检测精度;将颈部网络中的FPN+PAN结构中改为结合了跨尺度特征融合方法 (bidirectional feature pyramid network, BiFPN)思想的特征融合结构,使目标多尺度特征有效融合;在三尺度检测的基础上增加了一个小目标检测层,提高对数据集中小目标血小板的识别精度.通过在数据集BCCD上进行的大量的实验结果表明:与传统的YOLOv5算法相比较,该算法在3类血细胞检测的平均精度提升2.7%,试验效果良好,该算法对血细胞检测具有很高的实用性.     

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。     

多尺度下遥感小目标多头注意力检测

针对地理空间遥感图像中检测目标存在多尺度特性、形态多变以及小目标判别特征过少等造成检测识别精度不高的问题,提出了基于多尺度下遥感小目标多头注意力检测算法YOLO-StrVB。对网络结构进行重构,搭建多尺度网络模型,增加目标检测层,提高特征提取网络下遥感小目标模型不同尺度下的检测能力;加入双向特征金字塔网络（Bi-FPN）进行多尺度特征融合,提高双向跨尺度连接和加权特征融合;在YOLOv5网络末端融合Swin Transformer多头注意力机制块,提升感受野适应目标识别任务的多尺度融合关系,优化主干网络;使用Varifocal loss对网络进行训练,提升遥感密集检测小目标的存在置信度和定位精度,并选用CIoU作为边界框回归的损失函数,提高感知分类得分（IACS）的边框回归精度。通过在遥感目标数据集NWPU VHR-10上的实验验证,对比YOLOv5原模型的mAP提高了3.05个百分点,能有效提高小目标的检测精度,达到了对地理空间遥感图像中小目标检测的鲁棒性。     

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SD-YOLOv5s-4L的煤矿井下无人驾驶电机车多目标检测

为解决煤矿井下无人驾驶电机车由于光照不均、高噪声等复杂环境因素导致的多目标检测精度低及小目标识别困难问题,提出一种基于SD-YOLOv5s-4L的煤矿井下无人驾驶电机车多目标检测模型。在YOLOv5s基础上进行以下改进,构建SD-YOLOv5s-4L网络模型：引入SIoU损失函数来解决真实框与预测框方向不匹配的问题,使得模型可以更好地学习目标的位置信息;在YOLOv5s头部引入解耦头,增强网络模型的特征融合与定位准确性,使得模型可以快速捕捉目标的多尺度特征;引入小目标检测层,将原三尺度检测层增至4层,以增强模型对小目标的特征提取能力和检测精度。在矿井电机车多目标检测数据集上进行实验,结果表明：SD-YOLOv5s-4L网络模型对各类目标的平均精度均值（m AP）为97.9%,对小目标的平均检测精度（AP）为98.9%,较YOLOv5s网络模型分别提升了5.2%与9.8%;与YOLOv7, YOLOv8等其他网络模型相比,SD-YOLOv5s-4L网络模型综合检测性能最佳,可为实现矿井电机车无人驾驶提供技术支撑。     

基于YOLOv7的交通目标检测算法研究

针对交通场景中由光照、遮挡、目标小以及背景复杂等因素导致目标检测精度低,易出现漏检和误检问题的情况,提出了一种基于YOLOv7的交通目标检测算法;该算法在主干网络中融入多头注意力机制,以增强网络特征学习能力,从而更好地捕获数据和特征内部的相关性;在YOLOv7颈部网络引入协调注意力模块(CA),将位置信息嵌入到注意力机制中,忽略无关信息的干扰,以增强网络的特征提取能力;增加一个多尺度检测网络,以增强模型对不同尺度目标的检测能力;将CIoU损失函数更改为SIoU函数,以减少模型收敛不稳定问题,提高模型的鲁棒性;实验结果表明,改进的算法在BDD100K公开数据集上的检测精度和速度分别达到了59.8% mAP和96.2 FPS,相比原算法检测精度提高了2.5%;这表明改进的算法在满足实时性要求的同时,具备良好的检测精度,适用于复杂情况下的交通目标检测任务。     

改进YOLOv5的交通标志检测算法

交通标志检测在自动驾驶、辅助驾驶等领域是一个重要的环节,关乎到行车安全问题。针对交通标志中存在目标小、背景复杂等难点,提出一种基于改进YOLOv5的算法。提出区域上下文模块,利用多种扩张率的空洞卷积来获取不同感受野,进而获取到目标及其相邻区域的特征信息,相邻区域的信息对交通标志小目标检测起到重要补充作用,可以有效解决目标小的问题;在主干部分引入特征增强模块,进一步提高主干的特征提取能力,利用注意力机制与原C3模块结合,使网络更能聚焦小目标信息,避免复杂背景的干扰;在多尺度检测部分,将浅层特征层与深层检测层进行特征融合,可以同时兼顾浅层位置信息与深层语义信息,增加目标定位与边界回归的准确度,更有利于小目标检测。实验结果表明,改进后的算法在交通标志检测数据集TT100K上取得了87.2%的小目标检测精度、92.4%的小目标召回率以及91.8%的mAP,与原YOLOv5算法相比较,分别提升了3.5、4.1、2.6个百分点,检测速度83.3 frame/s;在CCTSDB数据集上mAP为98.0%,提升了2.0个百分点,检测速度90.9 frame/s。因此,提出的改进YOLOv5算法可以有效...     

基于边界极限点特征的改进YOLOv3目标检测

目标数量多、尺度较小与高度重叠等问题导致目标检测精度低、难度大。为提升目标检测精度,尽可能避免漏检、误检情况,提出一种基于边界极限点特征的改进YOLOv3目标检测算法。首先,引入边界增强算子Border,从边界的极限点中自适应地提取边界特征来增强已有点特征,提高目标定位准确度;然后,增加目标检测尺度,细化特征图,增强特征图深、浅层语义信息的融合,提高目标检测精度;最后,基于目标检测中目标实例特性及改进网络模型,引入完全交并比（CIoU）函数对原YOLOv3损失函数进行改进,提高检测框收敛速度以及检测框召回率。实验结果表明,相较于原YOLOv3目标检测算法,改进后的YOLOv3目标检测算法的平均精度提高了3.9个百分点,且检测速度与原算法相近,能有效提高模型对目标的检测能力。     

基于改进YOLOv4的汽车钢铁零件表面缺陷检测

针对YOLOv4在自建的汽车钢铁零件表面缺陷数据集中检测精度不足的问题,利用深度学习的优势,提出一种基于改进YOLOv4的汽车钢铁零件表面缺陷检测方法。首先采用加权K-means算法确定初始anchors预选框,增强anchors框和特征图尺寸的匹配精度,提高检测效率;然后在YOLOv4主干网络的残差单元中引入SE模块,增加有用特征的权重,抑制无效特征的权重来提高检测精度;最后在76×76的特征图后连接RFB-s模块,增强对小目标信息的特征提取能力。实验结果表明,针对自建汽车零件表面缺陷数据集有无缺陷单类检测问题,改进算法比原始YOLOv4的mAP50值提高了4.3个百分点,对小目标具有更好的检测效果。这说明改进算法能满足针对特定的汽车钢铁零件表面缺陷检测问题下的检测速度和精度要求,有效解决了实际问题。针对COCO数据集多分类问题,改进后模型的mAP50值比原始YOLOv4提高了0.2个百分点,FPS值达到20,说明改进算法能够迁移到其他数据集,验证了该算法的泛化性。     

改进YOLOv5s的无人机目标检测算法

无人机在情报、侦察和监视领域,目标自动检测可为侦察等任务提供准确的目标位置及类别,为地面指挥人员提供详尽的目标信息。针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点,提出一种改进YOLOv5s目标检测算法。将压缩-激励模块引入到YOLOv5s算法中,提高网络的特征提取能力;引入双锥台特征融合（bifrustum feature fusion,BFF）结构,提高算法对较小目标的检测检测精度;将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高定位精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5s取得了86.3%的平均均值精度（mAP）,比原算法YOLOv5s提高了16.8个百分点,在复杂背景下仍能显著提升无人机图像目标检测性能。     

改进YOLOv3的金属表面缺陷检测研究

针对金属表面缺陷检测中目标尺寸小和特征不清晰导致漏检的问题,提出一种改进YOLOv3的金属缺陷检测算法。在YOLOv3网络结构的基础上,将第11层浅层特征与网络深层特征融合,生成一个新的尺度为104×104特征图层,提取更多小缺陷目标特征。加入DIoU边框回归损失,为边界框提供移动方向以及更准确的位置信息,加快模型收敛。利用K-Means++聚类分析数据集上的先验框尺寸信息,筛选出最优的Anchor Box,使定位更加精准,降低网络损失。将改进后的算法与其他检测算法在NEU-DET数据集上进行检测性能对比。实验分析表明改进后的YOLOv3平均检测速率为31.6?frame/s;平均检测精度为67.64%,比YOLOv3提高了7.49个百分点,相较于Faster R-CNN等算法也有较大的检测精度优势。结论表明,改进后的YOLOv3可以使小缺陷目标的位置信息和精度更加准确。     

改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法

在真实场景下准确实时检测小目标交通标志对自动驾驶有重要意义,针对YOLOv5算法检测小目标交通标志精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法。借鉴跨阶段局部网络思想,在YOLOv5的空间金字塔池化上设置新的梯度路径,强化特征提取能力;在颈部特征融合中增设深、浅卷积特征的可学习自适应权重,更好地融合深层语义和浅层细节特征,提高小目标交通标志的检测精度。为验证所提算法的优越性,在TT100K交通标志数据集上进行了实验验证。实验结果表明所提算法在小目标交通标志上的平均精度均值（mean average precision,mAP）为77.3%,比原始YOLOv5提升了5.4个百分点,同时也优于SSD、RetinaNet、YOLOX、SwinTransformer等算法的检测结果。所提算法的运行速度为46.2 frame/s,满足检测实时性的要求。     

改进YOLOv5s+DeepSORT的监控视频车流量统计

针对监控视频中车流量统计准确率低的问题,提出一种改进YOLOv5s检测结合Deep SORT跟踪的车流量统计方法.为了提升检测器识别效果,将注意力模块CBAM与YOLOv5s网络的Neck部分融合,提高网络的特征提取能力;将CIoU Loss代替GIoU Loss作为目标边界框回归损失函数,加快边界框回归速率的同时提高...     

基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题,提出一种基于改进YOLOv5的安全帽检测新算法。首先,针对安全帽尺寸不一的问题,使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层;其次,在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块,使网络能够自主学习每个通道的权重,增强特征间的信息传播,从而加强网络对前景和背景的辨别能力;最后,在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像,以此增强算法的泛化能力。实验结果表明,在自制安全帽佩戴检测数据集上,所提算法的均值平均精度（mAP）达到96.0%,而对佩戴安全帽的工人的平均精度（AP）达到96.7%,对未佩戴安全帽的工人的AP达到95.2%,相较于YOLOv5算法,该算法对佩戴安全帽的平均检测准确率提升了3.4个百分点,满足施工场景下安全帽佩戴检测的准确率要求。