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%。