改进YOLOv7的交通标志检测算法

自动驾驶技术的快速发展,导致对交通标志检测技术的要求日益提高.为解决YOLOv7算法在识别小目标时误检、漏检等问题,本文提出一种基于注意力机制的交通标志检测模型YOLOv7-PC.首先通过K-means++聚类算法对交通标志数据集进行聚类,获得适用于检测交通标志的锚框;其次在YOLOv7主干特征提取网络中引入坐标注意力机制,将交通标志的横向和纵向信息嵌入到通道中,使生成的特征信息具有交通标志的坐标信息,加强有效特征的提取;最后在加强特征提取网络中引入空洞空间金字塔池化,捕获交通标志多尺度上下文信息,在保证交通标志小目标分辨率的同时,进一步扩大卷积的感受野.在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验表明,本文算法增强了识别小目标的能力,相较于YOLOv7模型,本文算法的m AP、召回率平均分别提高了5.22%、9.01%,是一种有效的交通标志检测算法.     

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。     

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。     

智能车交通标志的改进YOLOv5识别算法

在硬件平台受限条件下，为提高智能车的性能，权衡实时识别交通标志的精度和速度，在YOLOv5的基础上，提出了针对嵌入式边缘设备的智能车交通标志识别的YOLOv5s_ghost_bi_sa算法。使用GhostConv替代部分普通卷积，在减少卷积结构参数的同时提高网络的拟合能力；添加置换注意力机制(Shuffle Attention, SE)，在空间注意力与通道注意力的基础上加入了特征分组与通道置换，提高对小目标的关注度；采用加权双向特征金字塔网络结构，加强特征融合。由华为ModelArts平台协同Hilens_kit设备收集制作数据集，实验结果表明:针对数据集大图像中的小目标采用双向跨尺度连接，将表层特征与深层特征融合配合注意力机制增加重要特征的权重，从而提高算法对于小目标检测的精度，YOLOv5s_ghost_bi_sa算法的mAP0.5达到98.8%，召回率达到0.979%，模型大小仅为11.6MB，Hilens_kit平台上预测速度为62帧/秒。在相同的测试环境下与原YOLOv5s算法相比，精度高出0.8%，浮点运算量下降58%，模型体积压缩4.6倍，预测速度提升2.7倍。YOLOv5s_ghost_bi_sa算法可以有效地实现智能车交通标志的实时识别。     

基于改进YOLOv4的钢材表面缺陷检测

针对钢材表面缺陷检测精度低,易漏检、误检、定位不准确等问题,提出一种基于改进YOLOv4的钢材表面缺陷检测算法,首先使用K-means++算法分析标注框的分布信息,获取最优的锚框,提高定位精度,减少网络损失;其次在YOLOv4网络原有特征层基础上继续增加一浅层特征即尺度为104×104的新特征层,增大特征检测尺度,提高小缺陷目标检测精度;最后在原始主干网络的基础上引进注意力机制,使网络更多关注有用信息,从而使检测更准确。将上述算法与其它算法在NEU-DET数据集上进行对比实验,所提算法平均检测精度相较于原YOLOv4提高了4.69%达到78.10%,相较于目前其它的主流目标检测算法也更优秀。     

基于多尺度特征融合网络的交通标志检测

传统交通标志检测方法检测速度慢,且现有深度神经网络对小尺寸交通标志检测精度低。对此提出一个基于YOLOv3的新型端到端卷积神经网络。以YOLOv3为检测框架,对特征提取网络和特征融合网络加以改进,并应用K-means聚类算法生成更适合交通标志的锚点框。充分利用多尺度特征实现了对小尺寸交通标志检测性能的提升。在TT100K (Tsinghua-Tencent 100K)和GTSDB (German Traffic Sign Detection Benchmark)交通标志数据集上进行实验,获得的mAP分别为82.73%和92.66%,运行时间分别为0.037 s和0.033 s。实验结果验证了改进网络的有效性,表明了改进网络的整体性能优于其他检测方法。     

基于坐标注意力的轻量级交通标志识别模型

针对交通标志识别模型检测速度与识别精度不均衡,以及受遮挡目标和小目标难以检测的问题,对YOLOv5模型进行改进,提出一种基于坐标注意力（CA）的轻量级交通标志识别模型。首先,通过在主干网络中融入CA机制,有效地捕获位置信息和通道之间的关系,从而更准确地获取感兴趣区域,避免过多的计算开销;然后,通过在特征融合网络中加入跨层连接,在不增加成本的情况下融合更多的特征信息,提高网络的特征提取能力,并改善对遮挡目标的检测效果;最后,引入改进的CIoU函数计算定位损失,以缓解检测过程中样本尺寸分布不均衡的现象,并进一步提高对小目标的识别精度。在TT100K数据集上应用所提模型时,识别精度达到了91.5%,召回率达到了86.64%,与传统的YOLOv5n模型相比分别提高了20.96%和11.62%,且帧处理速率达到了140.84 FPS。实验结果比较充分地验证了所提模型在真实场景中对交通标志检测与识别的准确性与实时性。     

基于改进注意力机制的交通标志检测算法

针对交通标志在某些场景中存在分辨率过低、被覆盖等环境因素影响导致在目标检测任务中出现漏检、误检的情况,提出一种基于改进注意力机制的交通标志检测算法。首先,针对交通标志因破损、光照等环境影响造成图像分辨率低从而导致网络提取图像特征信息有限的问题,在主干网络中添加注意力模块以增强目标区域的关键特征;其次,特征图中相邻通道间的局部特征由于感受野重叠而存在一定的相关性,用大小为k的一维卷积代替通道注意力模块中的全连接层,以达到聚合不同通道信息和减少额外参数量的作用;最后,在路径聚合网络（PANet）的中、小尺度特征层引入感受野模块来增大特征图的感受野以融合目标区域的上下文信息,从而提升网络对交通标志的检测能力。在中国交通标志检测数据集（CCTSDB）上的实验结果表明,所提出的YOLOv4（You Only Look Once v4）改进算法在引进极少的参数量与原算法检测速度相差不大的情况下,平均精确率均值（mAP）达96.88%,mAP提升了1.48%;而与轻量级网络YOLOv5s相比,在单张检测速度慢10 ms的情况下,所提算法mAP比YOLOv5s高3.40个百分点,检测速度达到40?frame/s,说明该算法完全满足目标检测实时性的要求。     

基于改进YOLOv3的实时交通标志检测算法

针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干网络中引入两条Down-up连接进行特征融合,从而减少检测算法的模型参数,提高了检测模块的运行速度,增强了多尺度特征图之间的信息融合;然后,根据交通标志目标形状的特点,使用K-Means++算法产生先验框的初始聚类中心,并在边界框回归中引入距离交并比（DIOU）损失函数来将DIOU与非极大值抑制（NMS）结合;最后,将感兴趣区域（ROI）与上下文信息通过ROI Align统一尺寸后融合,从而增强目标特征表达。实验结果表明,所提算法性能更好,在长沙理工大学中国交通标志检测（CCTSDB）数据集上的平均准确率均值（mAP）可达96.20%。相较于Faster R-CNN、YOLOv3、Cascaded R-CNN检测算法,所提算法拥有具有更好的实时性和更高的检测精度,对各种环境变化具有更好的鲁棒性。     

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.     

融合SPP和改进FPN的YOLOv3交通标志检测

针对交通标志目标检测尺寸较小、分辨率低、特征不明显问题,提出一种改进的YOLOv3网络模型。在利用颜色增强方法对交通标志进行数据增强后,改进原网络中的FPN结构,保留原网络中52×52的大尺度预测,然后利用YOLOv3网络中第二次下采样输出的特征图建立108×108的更大尺度预测。为了解决图像尺寸和失真的问题,在检测层前使用固定分块大小为5、9、13的池化操作,再将输出的特征与原来的特征图进行融合,从而实现对不同尺寸的输入得到相同大小的输出。最后,利用K-means聚类算法对TT100K交通标志数据集进行聚类分析,重新定义网络的初始候选框,使用YOLOv3网络模型和改进的YOLOv3网络模型以及其他小目标检测算法在TT100K数据集上进行对比实验。实验结果表明,改进后的YOLOv3网络模型能更有效的检测交通标志,其检测的平均精确度在三个尺度下相对原YOLOv3网络模型分别提升8.3%、6.1%、4.3%,在FPS变化不大的情况下,召回率和准确率都有明显提升,同时,改进后的YOLOv3算法相对其他小目标检测算法具有更好的检测精度和实时性。     

基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络

随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野。在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性。鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法。在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4%的平均精度均值(MAP@0.5)。     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高,但识别和训练时间较长,实用性较差。为此,构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络,将网络不同层级所产生的特征融合为多尺度特征并提供给分类器,以提高低层特征的利用率。在GTSRB数据集上的实验结果表明,该模型准确识别率达到99.25%,与多纵卷积神经网络模型相比,其在保证高精度的同时,识别和训练时间的降幅均超过90%,更适用于真实路况下交通标志的精准检测。     

基于双重检测的气门识别方法

针对目前工业中的气门识别方法存在重叠目标漏检率高、检测精度较低、目标包裹度差、圆心定位不准的问题,提出了一种基于双重检测的气门识别方法.首先,运用数据增强对样本进行轻量扩充;其次,以深度卷积网络为基础,加入空间金字塔池化层(SPP)和路径聚合网络(PAN),同时调整先验框,改进损失函数,从而提取气门预测框;最后,以霍夫...     

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...