多尺度上下文融合的交通标志识别算法研究

针对自然场景中小型交通标志检测漏检和虚警问题,提出了一种多尺度上下文融合的交通标志检测算法.以YOLOv3为检测框架,将特征金字塔网络的深层特征信息融合进更浅层特征层,提高更浅层特征层中高级前景语义信息的利用率;在YOLOv3框架基础上加入上下文模块,重新分配交通标志特征图中的上下文信息权重,加强目标特征信息的复用;使...     

基于改进YOLOv5s的无人机图像识别

无人机在军事情报、航拍检测等领域能够提供目标相关的图像信息,为处理任务提供目标信息。针对无人机图像背景复杂、检测目标小、可提取特征少等问题,提出基于YOLOv5s的改进无人机图像识别算法。首先,结合CotNet模块对网络结构进行优化,提升模型自学习能力并增强识别精度;其次,对颈部网络进行改进,通过跨层链接和提高特征图分辨率更好地利用浅层特征图中包含的丰富信息来定位目标,并且在检测头部分采用解耦检测头,减少预测过程中定位与分类任务对于特征信息的冲突;最后,为了提高收敛速度和模型精度,在CIoU和EIoU损失函数的基础上对损失函数的宽高纵横比进行优化。在公开数据集VisDrone测试集上进行测试,所提算法相比原始YOLOv5s算法的mAP₅₀与mAP_50∶95分别提升了6.1与2.9个百分点,实验结果表明,所提模型能够有效提升无人机图像识别的准确率。     

基于YOLOv3的光学遥感图像目标检测算法

针对目前算法对遥感图像中背景复杂、目标小而密集的复杂场景下的目标检测精度低的问题,提出了一种基于YOLOv3的改进算法,在YOLOv3的基础上,结合了密集连接网络,利用密集连接块来提取深层特征,增强特征传播,同时引入Distance-IoU(DIoU) loss作为坐标预测的损失函数,使边界框的定位更加准确,此外针对目标间相互遮挡的情况,改进了传统的非极大值抑制算法,使用DIoU代替IoU来克服虚假抑制的问题.对所提算法在三个经典的遥感数据集上进行了测试,实验结果证明,所提方法具有更高的检测精度.     

基于改进YOLOv3的机载平台目标检测算法

针对小型智能侦察无人机机载平台存在的计算力受限、检测速度较慢的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的目标检测算法.首先引入深度可分离卷积改进YOLOv3的骨干网络,降低网络的参数和计算量,提高算法的检测速度,再根据机载视角下目标形状的特点,预置K-means产生先验框的初始聚类中心,并在边框回归中引入CIoU损失函数,...     

复杂背景下基于YOLOv7-tiny的图像目标检测算法

“黑飞”无人机一旦带有炸弹等物品,会对人们带来威胁。对在公园、游乐场、学校等复杂背景下“黑飞”的无人机进行目标检测是十分必要的。前沿算法YOLOv7-tiny属于轻量级网络,具有更小的网络结构和参数,更适合检测小目标,但在识别小目标无人机时出现特征提取能力弱、回归损失大、检测精度低的问题;针对此问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的无人机图像目标检测算法YOLOv7-drone。首先,建立无人机图像数据集;其次,设计一种新的注意力机制模块SMSE嵌入到特征提取网络中,增强对复杂背景下无人机目标的关注度;然后,在主干网络中融入RFB结构,扩大特征层的感受野,丰富特征信息以增强特征提取的鲁棒性;然后,改进网络中的特征融合机制,通过新增小目标检测层,增加对小尺度目标的检测精度;然后,改变损失函数提高模型的收敛速度,减少损失以增强模型的鲁棒性;最后,引入可变形卷积(Deformable convolution, DCN),更好的根据目标本身形状进行特征提取,提升了检测精度。在PASCAL VOC公共数据集上进行对比实验,结果表明改进后的算法YOLO7-drone相比于YOLOv7-t...     

基于YOLOv5的轻量化目标检测算法

使用搭载YOLOv5算法的无人机对物体进行目标检测时，由于其权重文件占有较大内存而要求无人机有较高的硬件配置，这在很大程度上约束了无人机进行目标检测的发展。为了解决这一问题，提出了一种改进的YOLOv5算法。使用深度可分离卷积代替普通卷积层，以使YOLOv5s轻量化。由于无人机从空中俯瞰物体，拍摄的图片具有较大的视野，因此将Dropblock与注意力机制添加至YOLOv5s主卷积层的底层来增加YOLOv5s的泛化能力与识别能力，进而提高YOLOv5s的小目标检测能力。使用所提方法对车辆数据集进行训练，获得了83%的训练准确率，并通过对比试验证明了所提方法比原始YOLOv5s具有更强的小目标检测能力。     

基于改进YOLOv3算法的行人检测研究

YOLOv3算法在单一物体目标检测时使用Darknet53作为主干,网络出现冗余现象,导致参数过多,检测速度变慢,传统的边界框损失函数影响检测定位准确性。针对这一问题,文中提出了改进YOLOv3算法的行人检测方法。通过构造以Darknet19为主干网络多尺度融合的新型网络,加快训练速度和检测速度,还通过引入广义交并比损失函数来提高检测精确度。实验结果表明,在行人检测数据集如INRIA行人数据集中,相比于原始算法,文中所提算法的精确度提高了5%。和Faster R-CNN相比,在保证准确率的情况下,采用文中算法使单张图片的检测速度达到了每张0.015 s。     

基于改进YOLOv4的轻量级目标检测算法研究

针对YOLOv4目标检测算法在一些应用场景的参数多、网络复杂、精度低等问题,提出一种改进的轻量级的目标检测算法GD-YOLO.首先,通过使用轻量级网络GhostNet替换掉YOLOv4的主干特征提取网络CSPDarknet,GhostNet网络极大降低了算法的参数量及计算量,使得算法更加轻量化;其次,提出双重注意力机制(DATM),其不仅增强模型对空间和通道上的特征进行加强,而且其结构参数量小,使用在对主干网络提取出来的三个有效特征层添加双重注意力机制,让模型对特征提取更加有效;最后,新增ACON激活函数代替原有的GhostNet网络中的ReLU激活函数,进一步提高算法检测精度.在VOC2007+2012数据集上的实验结果表明,GD-YOLO算法的平均准确率(mAP)达到84.28%,与YOLOv4算法相比提升了4个百分点,与YOLOv5算法相比低了大约1个百分点;从模型参数量方面,与YOLOv4算法相比减少了11 M,与YOLOv5相比减少3 M.所提GD-YOLO算法相对于YOLOv4不仅减少了模型参数量,而且也保存了较高的平均准确率,表明该算法是更具有轻量化及高准确率的.     

基于YOLOv4-Efficient的目标检测和识别

在自动驾驶场景中,能够实现对前方车辆准确和及时的识别是至关重要的.本文对YOLOv4的主干网络进行修改,形成了YOLOv4-Efficient目标检测算法,在保证检测准确率的情况下,提高了检测速度.通过使用一种轻量级算法Efficient?Net代替YOLOv4的主干提取网络CSPDarknet53.改进后的模型参数量...     

基于改进YOLOv5的复杂场景下SAR图像船舶检测方法

针对复杂场景下合成孔径雷达图像船舶检测中易产生漏检的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的复杂场景下SAR图像船舶检测算法。该算法首先将由通道注意力和空间注意力共同组成的自适应注意力模块引入YOLOv5的特征提取网络中,通过将特征向量筛选加权后,使重要的目标特征占有更大的网络处理比重,以此增强网络对目标区域的特征学习能力。然后根据SAR图像特性优化了检测模型的损失函数,提升了预测框的置信度,最终降低了复杂场景区域的目标漏检率。实验表明,相比传统YOLOv5算法,本文算法显著提升了召回率。对于复杂场景下的SAR图像船舶目标检测,平均准确率达到了79.8％,相比于传统YOLOv5算法和Faster R-CNN算法分别提高了26.1%和17.3%。