改进YOLOv7的水下目标检测算法

水下目标检测是海洋探测开发过程中一项具有挑战性的任务。针对现有的水下目标检测算法由于水下图像的低可见度和颜色失真等问题导致水下目标检测效果不佳的问题,提出了一种改进YOLOv7的水下目标检测算法,旨在提升水下目标检测性能。设计了一种多信息流融合注意力机制（spatial group-wise coordinated competitive attention,SGCA）,解决卷积过程中由于图像全局上下文信息丢失而导致特征丢失的问题,提高了模型在图像模糊情况下的检测精度;并利用switchable atrous convolution(SAConv)模块替换ELAN结构中的3×3卷积模块,以增强骨干网络的特征提取能力。在预测部分采用Wise-IoU作为损失函数,Wise-IoU通过平衡不同质量图像上的模型训练结果,获得更准确的检测结果。采用基于暗通道先验（dark channel prior,DCP）和深度传输图的水下图像增强方法对水下数据集图像进行增强。实验结果表明,改进后的算法在自建的水下目标检测数据集上mAP取得了87.3%,与原始的YOLOv7算法相比较,mAP提高了3.4个百分...     

运动场景下改进YOLOv5小目标检测算法

针对运动场景下由于设备移动、相机散焦,导致采集到的图像模糊,图像质量低,以及目标体积小,使目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv5x目标实时检测模型。采用可变形卷积网络替换部分原始YOLOv5x中传统的卷积层,增强模型在运动场景中细粒度特征提取和小目标检测能力;增加SE注意力机制,解决在卷积过程中,因丢失图像全局上下文信息,造成特征损失的问题,提高了模型在图像模糊情况下小目标的检测精度;引入一种新的边界框回归损失函数SIoU Loss,解决了预测框在回归时随意匹配的问题,提高了模型鲁棒性和泛化能力,加快网络的收敛速度。实验结果表明,相比于YOLOv5x模型,将改进后的算法应用在水下移动机器人生物检测中,模型准确率P、召回率R、各类平均精度mAP分别提升了5.90个百分点、5.85个百分点、4.38个百分点,有效增强了小目标检测模型的检测性能。     

改进YOLOv3-SPP水下目标检测研究

针对水下目标检测任务中图像模糊、背景复杂以及目标小而导致误检和漏检问题,提出一种改进YOLOv3-SPP的水下目标检测算法。利用UWGAN网络对水下原始图像进行恢复,采用Mixup方法增强数据,减少错误标签记忆;以YOLOv3-SPP网络结构为基础,增加网络预测尺度,提高小目标检测性能;引入CIoU边框回归损失,提高定位精度;利用K-Means++聚类算法,筛选最佳Anchor box。将改进YOLOv3-SPP算法在处理后的URPC数据集上进行实验,平均检测精度由79.58%提升到88.71%,速度为28.9 FPS。结果表明,改进算法综合检测能力优于其他算法。     

改进YOLOv4的密集遥感目标检测

基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法.对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果.将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05％,与YOLOv4算法相比,mAP提升了5.77个百分点.实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果.     

改进YOLOv4的密集遥感目标检测

基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法.对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果.将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05％,与YOLOv4算法相比,mAP提升了5.77个百分点.实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果.     

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。     

融合暗通道与Retinex算法的水下图像复原研究

针对水下图像存在细节模糊和色彩失真等问题,基于水下光学成像模型,提出了一种融合暗通道先验和Retinex的方法。首先为避免场景中亮白区域影响,提出一种基于四叉树分解方法改进对背景光的估计,进一步分通道对透射率进行估计,引入自适应容差补偿机制,根据图像区域的明亮程度自适应修正透射率,并利用改进的导向滤波细化透射率,消除了图像块效应,利用优化的暗通道先验算法对图像进行清晰化处理得到复原图像;其次用Retinex算法提高水下图像对比度以及校正颜色畸变;然后依据复原图像与Retinex算法增强图像的特点进行像素级融合,最终得到复原后的水下图像。为定量评价复原算法,选取了信息熵、平均梯度和UIQM定量化评价因子。实验结果表明,所提算法在主观及客观评价方面均优于对比算法,为后续水下目标探测提供了研究基础。     

改进YOLOv5算法的遥感图像车辆检测

针对遥感图像中背景复杂目标、车辆小导致的成像模糊的目标漏检问题，提出一种基于YOLOv5s的改进模型。改进模型设计一种新的主干网络结构：改进模型的主干特征提取选用RepVGG网络，同时在主干网络中加入注意力机制CoordAttention来提高模型小目标的感知能力。增加多尺度特征融合，提高改进模型对于小目标的检测精度，边框回归的损失函数选择使用DIoU，帮助改进模型实现更加精准定位。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型在遥感图像的目标检测，相较于原始模型在小目标车辆中检测精度提升5.3个百分点，与Faster R-CNN相比mAP提升16.88个百分点。改进后的模型与主流的检测算法相比能有较大的检测精度提升，相较于原始的YOLOv5s模型在遥感图像小车辆检测有更好的检测精度。     

改进YOLOv5的遥感图像检测方法

针对YOLOv5在遥感图像目标检测中未能考虑到遥感图像背景复杂、检测目标较小且图像中目标语义信息占比过低导致的检测效果不佳和易出现误检漏检等问题,提出了一种改进YOLOv5的遥感图像目标检测方法。将轻量级的通道注意力机制引入到原始YOLOv5的特征提取和特征融合网络的C3模块中,以提升网络局部特征捕获与融合能力;强化对遥感图像的多尺度特征表达能力,通过增加一个融合浅层语义信息的细粒度检测层来提高对小目标的检测效果;使用Copy-Paste数据增强方法来丰富训练样本数量,在不增加模型计算量的情况下可进一步解决遥感图像背景信息占比过高而目标区域占比过低的问题。实验结果表明,改进YOLOv5在公开的DOTA和DIOR遥感图像数据集上mAP结果分别达到0.757和0.759。该方法较原始YOLOv5可提高0.017和0.059,相比于其他典型遥感目标检测方法在精度上也有所提升,证明了改进YOLOv5方法的有效性。     

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。     

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网络的鱼眼图像目标检测算法

针对目标检测算法应用在鱼眼图像数据集上检测精准率低、算法实时性差等问题,提出了在化工场景下利用改进网络YOLOv5进行鱼眼图像中的目标检测算法。由于无公开化工场景鱼眼图像数据集,提出了利用不同类型图像间像素点的坐标关系,将数据集转换为同鱼眼图像具有相同畸变效果的图像。为消除鱼眼图像中有效区域外的冗余信息,将线扫描算法应用到YOLOv5s数据预处理阶段。为在缩减模型的同时保证算法的检测精准率,提出了采用注意力机制scSE和空洞卷积来改进轻量级网络ShuffleNetV2,并利用改进后的轻量级网络代替原YOLOv5s中主特征提取网络。实验结果表明,在实验设置相同的条件下,改进后的算法在模型从27.4 MB缩减到14.2 MB的情况下,检测精准率从97.86%提高到98.46%。     

基于优化CBAM改进YOLOv5的农作物病虫害识别

针对多种农作物病虫害图像, 在自然环境下因虫害种类繁多, 小目标特征相似的技术问题, 导致检测困难难以达到令人满意的精度. 本文提出了一种自然背景下加强局部特征和全局特征信息融合的害虫检测识别模型YOLOv5-EB, 在公开的大规模害虫数据集IP102上进行实验, 结果表明该研究比YOLOv5模型精确度提高了5个百分点. 引入一维卷积替换CBAM中通道注意力的MLP操作, 优化了通道注意力经过全局处理后容易忽略通道内信息交互的问题; 其次使用6×6卷积替换Focus操作, 来增强提取害虫特征的能力. 实验结果表明, 对害虫进行检测时, YOLOv5-EB的平均精度值达到了87%, 与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5模型相比, 不仅有效提高了作物害虫图像的识别性能, 而且有效提高了检测速度. 研究表明, YOLOv5-EB算法满足对多种农作物病虫害目标检测的准确性和实时性要求.     

基于改进YOLOv4的变电站缺陷检测

为提高变电站设备缺陷的检测精度, 保障变电站运行安全, 提出一种基于改进YOLOv4的缺陷检测算法. 不同于原始YOLOv4, 该算法使用一维卷积替代全连接来优化CBAM卷积注意力模块, 然后将其嵌入主干网络中以增强特征提取能力; 同时, 在特征融合中应用空洞卷积扩大感受野, 聚合更广的语义信息. 该算法在现场拍摄的样本集上进行测试, mAP可达到86.97%, 相比原始YOLOv4提高了2.78%. 实验结果表明, 本文提出的YOLOv4改进算法能够提升网络性能, 更好地应用于变电站设备缺陷检测任务.     

Real-time Safety Helmet-wearing Detection Based on Improved YOLOv5

Safety helmet-wearing detection is an essential part of the intelligent monitoring system. To improve the speed and accuracy of detection, especially small targets and occluded objects, it presents a novel and efficient detector model. The underlying core algorithm of this model adopts the YOLOv5 (You Only Look Once version 5) network with the best comprehensive detection performance. It is improved by adding an attention mechanism, a CIoU (Complete Intersection Over Union) Loss function, and the Mish activation function. First, it applies the attention mechanism in the feature extraction. The network can learn the weight of each channel independently and enhance the information dissemination between features. Second, it adopts CIoU loss function to achieve accurate bounding box regression. Third, it utilizes Mish activation function to improve detection accuracy and generalization ability. It builds a safety helmet-wearing detection data set containing more than 10,000 images collected from the Internet for preprocessing. On the self-made helmet wearing test data set, the average accuracy of the helmet detection of the proposed algorithm is 96.7%, which is 1.9% higher than that of the YOLOv5 algorithm. It meets the accuracy requirements of the helmet-wearing detection under construction scenarios.     

改进YOLOv4在遥感飞机目标检测中的应用研究

针对遥感图像中飞机目标检测精度低、检测速度慢、背景复杂等问题,提出了一种基于深度学习的改进YOLOv4目标检测算法。改进YOLOv4的主干特征提取网络,保留高分辨率的特征层,去除了用于检测大目标的特征层,减少语义丢失。在卷积神经网络中使用DenseNet（密集连接网络）加强对飞机目标的特征提取,减少梯度消失问题。对数据集使用[K]-means算法得到效果最佳的先验框数量和尺寸。在RSOD（Remote Sensing Object Detection）数据集和DIOR（Detection In Optical Remote sensing images）数据集上的实验表明,该算法满足实时性的需求,且该算法的精确度达到95.4%,较原算法提升了0.3个百分点;召回率达到86.04%,提升了4.68个百分点;mAP值达到85.52%,提升了5.27个百分点。     

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。