红外热成像中低分辨率行人小目标检测方法

红外热成像图像的目标检测中,针对低分辨率小目标检测效果差、复杂尺度目标检测率低等问题,提出一种基于改进YOLOv5的红外低分辨率目标检测算法。选用LLVIP红外数据集,通过引入不同注意力机制来对比检测效果。选用效果最佳的注意力机制,改进目标检测网络的损失函数提高对小目标的检测率。利用TiX650热成像仪采集小目标图像样本对原数据集进行优化采样和增广,分别使用改进前后的YOLOv5网络进行训练。从模型训练结果和目标检测结果评估模型的性能提升,实验结果表明:相较于原始训练模型,改进后YOLOv5的训练模型,在红外成像的同一场景中对低分辨率小目标的检测精度上有明显提升,且漏检率低。     

用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法

为解决在卫星遥感图像的多尺度目标检测中出现的背景混乱、小目标检测精度低、漏检率高等问题，提出一种用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法。在主干网络中使用通道和空间注意力模块，并重新设计特征融合网络，实现上采样-下采样-上采样的多重融合，并在其中加入通道权重参数，让网络更加关注重要的层次，实现不同层次特征信息的充分利用，使细节特征信息得到增强。在DIOR数据集中的实验结果表明，所提算法不仅显著提升对小目标的检测效果，而且提高对复杂场景中目标的检测精度，与YOLOv5m相比，对部分较小或者复杂的目标检测效果提升明显，精度提升4.5个百分点以上，整体精度提升3.1个百分点。     

基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法研究

针对复杂场景下红外图像中弱小目标像素占比少、特征细节不明显致使目标特征提取困难、检测准确率低的问题，提出了一种基于注意力机制的复杂背景下红外弱小目标检测方法。该方法以YOLOv5网络为基础，设计SimAMC3注意力机制模块，优化网络的特征提取层；设计目标检测头，通过增加特征融合层来改变其开始进行特征提取的深度，获得新的弱小目标检测层，使浅层特征层更好地保留弱小目标的空间信息；改进预测框筛选方式，提高距离相近或重叠目标的检测精度。实验选取了两个SIRST红外弱小目标图像数据集，对其进行标注并训练。实验结果表明，改进后的算法与原YOLOv5算法相比，平均精度均值（mAP）分别提升了4.8%和7.1%，在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标，体现了良好的鲁棒性和适应性，可以有效应用于复杂背景中的红外弱小目标检测。     

基于视频图像的战斗机起落架检测

针对视频图像中战斗机起落架目标小、清晰度低、检测难度大等问题,提出了改进的YOLOv5目标检测算法来完成对战斗机起落架的检测。为提高起落架检测的准确性,将自动色彩均衡算法应用于视频图像中提高视频图像的清晰度,在YOLOv5的主干特征提取网络提取的三个有效特征层后嵌入高效通道注意力机制使网络将注意力集中到图像目标上,忽略背景信息的干扰。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型与原YOLOv5模型相比,召回率提高了0.52%,精确率提高了1.52%,mAP提高了1.43%,在满足实时性的同时提高了对战斗机起落架的检测精度。     

基于YOLOv5的CCTSDB小目标检测算法研究

为了提高全新中国交通标志检测数据集2021(CCTSDB 2021)的小目标检测精度。在YOLOv5网络模型上,融入归一化的注意力模块（NAM）和协调注意力模块（CA）,同时新增加160×160的检测特征图,增加小目标检测层,用于检测4×4以上的目标。在YOLOv5中采用改进的SIou目标回归损失函数,使得整个网络模型对图像特征的学习能力和目标检测精度得到一定的提升。实验表明,CCTSDB2021在改进的YOLOv5算法中,小目标检测精度mAP@.5和mAP@.5:.95达到85.87%、57.21%,相比原YOLOv5网络mAP@.5、mAP@.5:.95分别提升了5.72%、5.85%,检测精度和精确率-召回率得到了明显提升,减少了推理时间,提高了整体网络的鲁棒性,具有更好的检测性能和目标分辨能力。     

基于通道注意力机制与金字塔池化的包裹破损检测算法

为了解决自然场景包裹破损检测中由于目标形态与尺度多样、模型耗时过长造成的检测难题,设计了一种基于通道注意力机制与快速空间金字塔池化(Space Pyramid Pool-Fast, SPPF)的轻量级包裹破损检测算法。在YOLOv5s的基础上,使用改进的ShuffleNetV2网络模型对其主干结构进行轻量级优化,降低模型计算量,提高检测速度;在模型的主干网络部分引入通道注意力机制——Squeeze Excitation(SE),减少了卷积神经网络对图像相关特征的重复提取,提高信息的表征能力;利用SPPF有效避免了对图像区域裁剪、缩放操作导致的图像失真,有效减少误检与漏检。在数据集上的测试结果表明,该方法对包裹图像的检测速度达到了68.5帧/秒,模型计算量仅为2.5 GFLOPs,与YOLOv5s相比,检测速度提升了105.7%,模型计算量下降了84.2%,利于边缘计算设备部署。     

基于改进YOLOv4的遥感图像目标检测

针对遥感图像在复杂背景下因特征提取和表达能力不足而存在漏检和检测效果不佳的 问题,提出一种优化 特征提取网络的YOLOv4算法模型。该改进模型引入了一种新的Dense-PANet结构以获取更高 的分辨率特征, 并通过在特征提取网络中嵌入注意力机制以适应遥感图像因视野范围大而导致复杂背景下小 目标漏检和检测效 果不佳的问题。为了证明本文所提方法的有效性,针对DIOR遥感数据源进行了对比实验, 结果表明,本文算 法平均准确率(mean average precision,mAP)为86.55%,相比原 算法提高了2.5 2%,较YOLOv3、RetinaNet提高了6.58%、 14.09%,验证了所改进算法的有效性。     

基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题,提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应特征融合机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善了YOLOv4算法召回率和精确率不平衡的问题。最后,通过改进的K-Means聚类针对飞机目标调整先验框的尺寸,提高了模型的定位精度。实验结果表明,改进算法召回率达到91.01%,精确率达到90.09%,AP_0.5达到92.34%,分别较原YOLOv4算法提高2.49%,6.56%和3.62%。     

改进的Tiny YOLOv4算法及其在行人检测中的应用

针对Tiny YOLOv4目标检测算法在行人检测中精确度低和召回率不高的问题,对特征提取网络及预测网络进行改进。在特征提取网络部分采用深度可分离卷积网络取代传统卷积网络,这减少了参数并降低了计算量;将注意力机制模块加入特征提取网络中以增强检测目标的感兴趣区域,提高检测精确度;在预测网络部分增加一个预测尺度,对增加的尺度进行特征增强处理,以提升目标检测的召回率。实验结果表明,与原算法相比,改进后的Tiny YOLOv4算法的检测精确度提升了7.1%,召回率提升了6.6%。     

基于改进YOLOv5针对舰船识别的算法研究

由于舰船在海面上距离岸边较远时,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)所进行的图像会比较小,对船舰测量也较为困难,会产生漏检的情形。为了进一步提高测量准确度,提供了一个可以改进YOLOv5识别SAR舰船图像的新测量方法。方案介绍了注意力机制模型和改进非极大值抑制模式,并使用了自己的目标数据集中进行了训练试验,在对船舰标记时,使原正矩形框变成了平行四边形,对标记的精度更加准确。在进行了海面目标的集中训练后进行了测试,结论 :与原YOLOv5模型比较,改进的YOLOv5模型的准确率、召回成功率、平均准确率分别增加了2.3%、4.8%、2.5%,提升了船舶检测和识别的整体效果,证实了改进YOLOv5算法检测的可行性。     

基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once）的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值（mean Average Precision,mAP）可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。     

基于空间联合的红外舰船目标数据增强方法

针对红外舰船目标图像数据少、获取难度高等问题,结合图像的几何变化以及金字塔生成对抗网络的特征拟合,提出一种几何空间与特征空间联合的红外舰船目标图像数据增强方法。首先,利用基于几何空间的几何变换、混合图像及随机擦除等图像变换方法对红外舰船目标图像进行增强;然后,根据红外舰船图像特点,改进金字塔生成对抗网络（SinGAN）,在生成器引入In-SE通道间注意力机制模块,增强小感受野特征表达,使其更适合用于红外舰船目标;最后,在数据集层面联合基于几何空间的几何数据变换和基于特征空间的生成对抗网络两种方法,完成对原始数据集的数据增强。结果表明:以YOLOv3、SSD、R-FCN和Faster R-CNN目标检测算法为基准模型,开展红外舰船图像数据增强仿真实验,采用增强数据训练的网络模型的舰船目标检测平均精度（mAP）均提高了10%左右,验证了所提方法在小样本红外舰船图像数据增强方面的可行性,为提高红外舰船目标检测算法提供了数据基础。     

基于S3-YOLOv5s的矿井人员防护设备检测算法研究

针对复杂矿井环境下光照度低、目标尺度变化大、目标间遮挡严重,现有的目标检测网络特征提取困难、检测效果差等问题,提出了改进的S3-YOLOv5s的矿井人员防护设备检测算法。在主干网络中加入无参注意力模块(SimAM),提升网络的特征提取能力;引入尺度均衡特征金字塔卷积,加强多尺度特征融合;最后采用SIoU作为边框回归损失函数并使用K-means++算法进行先验锚框聚类,提高边框检测精度。实验表明,相比现有的YOLOv5s算法,所提算法在所有类别的平均检测精确度从89.64%提升到了92.86%,在复杂矿井环境条件下对人员防护设备有优良的检测能力,验证了所提方法的有效性。     

YOLOv5与Deep-SORT联合优化的无人机多目标跟踪算法

针对无人机平台下小目标检测性能差、目标尺度变化较大、复杂背景干扰等导致跟踪失败的问题,该文提出一种联合优化检测器YOLOv5(You Only Look Once)和Deep-SORT(Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric)的无人机多目标跟踪算法。该算法使用改进的CSPDarknet53(Cross Stage Paritial Darknet53)骨干网络重新构建检测器中的特征提取模块,同时通过自顶向下和自底向上的双向融合网络设计小目标检测层,采用无人机航拍数据集训练更新优化后的目标检测网络模型,解决小目标检测性能差问题;在跟踪模块中,提出结合时空注意力模块的残差网络作为特征提取网络,加强网络感知微小外观特征及抗干扰的能力,最后采用三元组损失函数加强神经网络区分类内差异的能力。实验结果表明,优化后的目标检测的平均检测精度相比于原始YOLOv5提升了11%,在UAVDT数据集上相较于原始跟踪算法准确率与精度分别提高了13.288%、3.968%,有效减少目标身份切换频次。     

YOLOv3-A:基于注意力机制的交通标志检测网络

为了解决已有YOLOv3算法对于存在小目标问题和背景复杂问题的交通标志检测任务会有较多的误检和漏检的问题,在YOLOv3算法的基础上,提出了目标检测的通道注意力方法和基于语义分割引导的空间注意力方法,形成YOLOv3-A算法.YOLOv3-A算法通过对检测分支特征在通道和空间2个维度进行重新标定,使网络聚焦和增强有效特...     

基于YOLOv3的红外行人小目标检测技术研究

针对红外图像中行人小目标检测识别率低、虚警率高的问题,研究了当下效果最好的YOLOv3目标检测算法,在其基础上进行优化,提出了一种满足实时性要求的行人小目标检测算法。基于YOLOv3中分类准确率仍有不足的情况,借鉴SENet中对特征进行权重重标定的思路,将SE block引入YOLOv3中,提升了网络的特征描述能力。通过对自行收集实际复杂场景下的红外图像进行目标检测,试验验证了算法的可行性,实验结果表明本文提出的改进网络拥有更高的准确率和更低的虚警率,同时保持了原有算法的实时性。     

Improved remote sensing image target detection based on YOLOv7

Remote sensing images are taken at high altitude from above, with complex spatial scenes of images and a large number of target types. The detection of image targets on large scale remote sensing images suffers from the problem of small target size and target density. This paper proposes an improved model for remote sensing image detection based on you only look once version 7(YOLOv7). First, the small-scale detection layer is added to reacquire tracking frames to improve the network’s recogniti...     

一种基于Attention-YOLOv3的海面舰船目标检测的方法

近年来，基于深度学习的视觉检测方法在海面舰船目标检测领域中的应用愈加广泛。为了解决传统视觉检测方法检测精度不高，对小目标检测效果不好的问题，提出了一种基于Attention-YOLOv3的海面舰船目标检测方法，有效提高了对舰船目标的检测性能。在对主流的One-stage与Two-stage模型结构及特点的调研分析的基础上，利用YOLOv3的特征提取网络Darknet-53来获取图像特征，通过特征金字塔网络（FPN）网络结构融合特征提取网络中深浅层的语义信息，并添加注意力机制模块来进一步优化网络性能。将改进后的Attention-YOLOv3模型应用到海面舰船检测场景中进行验证，基于搜集到的舰船目标制作成COCO格式的数据集进行训练，使用包含海面舰船目标的图片作为测试集进行测试。实验结果表明，改进后的Attention-YOLOv3网络对比原检测网络模型，解决了小目标检测不敏感的问题，达到了更高的检测效果。     

基于改进YOLOv5的PCB小目标缺陷检测研究

面对印刷电路板(print circuit board,PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB小目标缺陷特点采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise) +二分K-means聚类算法以找到更适合的锚框;然后对YOLOv5的特征提取层、特征融合层以及特征检测层进行改进,增强关键信息的提取,加强深层信息与浅层信息的融合;从而减少PCB缺陷的误检率、漏检率,以提高网络的检测性能;最后在公开PCB数据集上进行相关对比实验。结果表明,改进后模型的平均精度(mAP)为99.5%,检测速度为0.016 s。相比于Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4网络模型,检测精度分别提升了17.8%、9.7%、5.3%,检测速度分别提升了0.846 s、0.120 s、0.011 s,满足PCB缺陷在实际工业生产现场的高精度、高速度检测要求。