基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子表面缺陷检测

针对无人机检测缺陷绝缘子时,存在目标特征不明显、小目标检测效果差、无法同时满足检测速度和精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法。首先,针对目标特征不明显的问题,将ConvNeXt网络应用到YOLOv5主干网络中,以加强网络特征提取能力;其次,针对图像中的小目标特征,在主干网络中引入坐标注意力机制,提高对小目标的检测精度;然后,对改进模型进行剪枝操作,剪去模型中冗余的通道,从而减少模型参数量,使模型更加轻量化。实验结果表明：所提算法在绝缘子缺陷数据集IDID上的平均精度均值达到93.84%,较原始算法提升了3.4个百分点;检测速率达到166 frame/s,较原算法速率提升了69.4%,可以满足对输电线路实时检测的要求。     

基于改进YOLOV4的铁轨裂缝目标检测算法

针对铁轨表面裂缝的小目标特征及传统检测方法精度低,速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOV4的目标检测算法。首先,使用改进的RFB(receptive field block)模块替换空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)结构,以获取特征图更大的有效感受野区域,提升算法的检测精度;其次,采用深度可分离卷积结构替代网络模型中的普通卷积结构,使网络轻量化、提升检测速度;同时,利用K-means++算法重新获取锚框,再对得到的锚框进行线性尺度变化,解决原锚框不适合小目标检测的问题。结果表明改进的YOLOV4算法,平均精度均值(mean average precision,mAP)达到84.8%,相对于原YOLOV4算法提高了3.4%;检测速度(frames per second,FPS)为62.39帧/s,提高了4.07帧/s。     

适于多尺度宫颈癌细胞检测的改进算法北大核心CSCD

深度学习技术因其强大的特征提取能力而被广泛应用于目标检测任务中。针对多尺度宫颈癌细胞的识别准确率不均衡、检测效率低等问题,本文提出一种基于YOLO v3模型的改进识别算法mo-YOLO v3(mini-object-YOLO v3)。选用20倍数字扫描仪下采集的宫颈细胞图像作为数据集,为提高算法的鲁棒性,引入对比度增强、灰度图、旋转和翻转等多种数据增强策略扩充数据集;模型以Darknet53网络结合注意力机制作为主干模块,针对宫颈癌细胞尺寸差异大的特点,提出一种多尺度特征融合算法来优化模型结构;针对小目标检测精度低的问题,提出一种改进的损失函数,采用相对位置信息的方法减弱物体框对检测结果的影响。测试结果表明,本文所提的mo-YOLO v3模型不仅在总体识别精度上有明显的优势,同时大大提高了小尺寸宫颈癌细胞的定位精度。该模型对宫颈癌细胞识别的准确率达到90.42%,查准率达到96.20%,查全率达到93.77%,相似指数ZSI为94.97%,高于同类算法。     

基于改进YOLOv5的坦克目标检测算法

坦克目标的准确识别定位是信息化战争中一项重要研究,针对传统检测算法抗干扰性差、难应用于大视野复杂环境下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5坦克自动识别的检测算法。利用YOLOv5模型对大视野复杂战场环境下坦克目标进行识别：在YOLOv5基础模型中引入Attention-based information fusion模块,提高模型检测精度和识别能力;使用Pre-segment multi-scale fusion模块解决骨干网络中池化操作所造成的信息丢失问题;使用Swin Transformer机制降低小目标坦克漏检误检的问题。在坦克数据集上进行实验,结果表明：与YOLOv5原始模型相比,改进模型的召回率、平均精度分别提高了9.1%、5.1%。改进后的YOLOv5模型可以很好地对大视野复杂环境下坦克目标进行精确识别,改善了坦克目标检测中小目标漏检的问题。     

基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法

针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA,捕捉细节信息,以提高模型的特征提取能力;改进C2f模块,减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部,增强了模型多尺度特征融合能力,改善网络对小目标的检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数,引入一种动态非单调聚焦机制,提高模型的泛化能力。在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明,提出算法的mAP50为40.7%,较YOLOv8s提升了1.5%,参数量降低了42%,同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性和先进性。     

改进YOLOv8的遥感图像检测算法

针对目前遥感图像目标检测算法中存在的误检、漏检和检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv8的遥感图像检测算法。在主干网络中引入注意力机制EMA到C2f模块,以提高模型对多尺度目标的特征提取能力;在颈部网络中提出Slim-PAN结构,以减少模型计算量;使用WIOU损失函数代替CIOU损失函数,以提升模型的检测精度。通过在DIOR和RSOD遥感数据集上的实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv8算法相比,mAP分别提升了1.5%和2.3%,计算量降低了0.3 GFLOPs,改进算法在不增加计算量的同时能提高检测精度,证明了改进算法的有效性和先进性。     

基于YOLOv5s的航拍小目标检测改进算法研究

针对无人机航拍时拍摄的对象大小不一、种类繁杂且容易被建筑遮挡等问题,提出了一种基于YOLOv5s的无人机目标检测改进算法VA-YOLO。在已有的主干网络中添加CA注意力机制模块,扩大检测区域,获得更准确的位置信息;针对检测小目标时尺度不一导致语义丢失的问题,添加小目标检测层与BiFPN结构,加深浅层语义与深层语义结合,以此丰富对检测目标的语义信息;使用损失函数Varifocal loss与EIoU,改善模型对小目标检测的准确性。实验结果表明,在VisDrone2019-DET数据集上,该算法的平均检测精度(mean Average Precision, mAP)达到了39.01%,相比YOLOv5s提高了6.26%。     

基于多层注意力机制的口罩佩戴检测算法改进

针对已有的对于口罩的目标检测算法中存在的问题,如对小目标检测精度低,复杂场景下出现漏检等问题,提出了一种基于多层注意力机制的口罩佩戴检测算法YOLOX-l-sd。通过在骨干网络中添加Swin Transformer的特征层来提升目标检测算法的性能,加入多层注意力机制提高特征提取效果以及减少计算量,采用DIOU损失函数提升模型的精度,采用DW卷积以进一步减少计算量。实验结果表明,相比原YOLOX-l模型,改进后的模型在精度上提高了2.45%,达到了预期的效果。     

基于改进YOLO模型的遥感小目标检测

针对遥感图像中小目标检测精度低以及漏检现象严重的问题,提出一种基于YOLOv4改进的遥感小目标检测算法。该算法首先改进特征提取网络,删除深层次特征层,减少语义丢失现象;其次将轻量级注意力机制与RFB-S结构融合,拓展感受野,并加强网络对重要信息的关注程度,从而提升检测精度;最后使用Focal Loss函数解决正负样本不均衡问题,抑制背景目标,进一步增强检测效果。在RSOD数据集上的实验结果表明,改进后算法检测平均精度为96.5%,召回率达到87.2%,检测效果明显提升,有效改善了小目标漏检现象,对遥感图像小目标检测具有重要意义。     

面向航拍小目标的改进YOLOv5n检测算法

针对无人机视角下目标尺度差异大、检测场景复杂、目标小且密集而导致的检测精度不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv5n的实时目标检测算法。首先,通过引入轻量通道注意力(ECA)模块提高卷积神经网络对特征图内有效信息的提取能力;其次,在特征金字塔网络输出端后,加入自适应空间特征融合(ASFF)模块,提高不同尺度特征图的识别精度;再次,使用EIoU损失函数计算预测框和目标框的差异值,加快收敛速度并提高检测精度;最后,改进YOLOv5n的检测头,优化模型对小目标的检测性能。在VisDrone数据集上训练测试,相比于基础的YOLOv5n模型,在640×640分辨率下,改进后模型的类平均精度(mAP₅₀)提高了6.1个百分点;在1504×1504分辨率下类平均精度(mAP₅₀)提高了7.1个百分点;同时,改进后的模型检测速度在硬件上可达22帧/s以上。该算法模型在精度提高的同时保证了足够高的检测速度,更适用于无人机的小目标实时检测。     

面向电力开关柜的轻量型GB-YOLOv5m状态检测方法

电力开关柜状态灯及仪表具有布局高密、异位同像的特点,从而对边端图像处理技术中的目标形貌、色度对比等基础特征检测能力以及轻量识别能力提出更高要求,为此该文提出一种Ghost-BiFPN-YOLOv5m(GBYOLOv5m)方法。采用加权双向特征金字塔(BiFPN)结构,赋予特征层不同权重以传递更多有效特征信息;增加一个检测层尺度,提升网络对于小目标的检测精度,解决状态灯高密布局引起的小目标识别难问题;利用GhostBottleneck结构替换原主干网络的Bottleneck复杂结构,实现模型的轻量化,为在边端部署模型提供有利条件;通过图像增强技术对有限样本进行状态灯和仪表传递特征的扩充,并通过迁移学习实现算法高速收敛。经10 kV开关柜实测,结果表明该算法对柜体状态灯及仪表共16类目标识别准确率高,均值平均精度(mAP)达97.3%,fps为37.533帧;相较于YOLOv5m算法,在模型大小缩小了37.04%的基础上,mAP提升了10.2%,说明所提方法对灯体与表体的检测能力大幅提升,且轻量识别效率提升明显,对于开关柜电力状态的实时核验与数字孪生信息交互,具有一定的现实意义。     

基于目标检测模型的无人机影像识别技术

YOLOv5具有较高的目标检测速度和检测精度,但在无人机影像小目标检测方面效果不太好。为解决在自然环境情况下小目标检测精度低及鲁棒性差等问题,本文以自然环境情况下无人机影像为研究对象,提出了一种改进的YOLOv5小目标检测模型。通过对特征图增加上采样处理,使特征图继续扩大,从而降低采样率和缩小感受野,提高模型对小目标的检测能力。改进的模型在天大无人机影像VisDrone数据集上进行了训练和测试。实验结果表明,改进YOLOv5的算法平均精度值为46.4%,与原YOLOv5模型相比,平均精度值提升了14.9%,改进YOLOv5在一定程度上改善了YOLOv5无人机影像识别率。     

基于改进Mask R-CNN算法的孔探缺陷自动检测研究

针对发动机孔探缺陷自动识别存在识别缺陷类型单一、小目标缺陷识别效果较差的问题,将深度残差网络引入到发动机孔探检测中,提出一种改进Mask R-CNN算法的发动机孔探缺陷检测算法。通过引入SENet模块及改进传统的NMS算法,有效提高了模型对四种缺陷的检测精度;同时提出keras自定义优化器,加快模型的收敛速度。在孔探缺陷数据集上对改进模型进行评估,测试结果表明,改进的Mask R-CNN算法对四种缺陷类型的检测正确率均高达90%以上,对于小目标缺陷的识别效果有了明显提高,性能优于原始模型。     

低空轻量级红外弱小目标检测算法

精准的红外弱小目标检测是实时监控、追踪、制导的关键;红外弱小目标存在检测难度高、误检高、漏检严重的问题。为了提高红外弱小目标检测算法的实时性和检测精度,提出了一种超轻量红外弱小目标检测算法SL-YOLO。首先,重设计下采样方案,针对红外图像特征信息调节网络架构,解决红外弱小目标特征梯度降低和特征消失问题;然后设计网络模型剪枝算法,实现剪枝算法与网络结构的融合,去除冗余参数,实现检测速度的提高;最后设计Varifocal-SIoU损失函数,在均衡正负样本与重叠损失的同时,对正样本进行加权处理,解决背景干扰问题。实验结果表明,在SIRST和IDSAT数据集下检测精度分别提高至96.4%、98.1%,模型体积和计算量可压缩至190 kB、0.9 GFLOPs,推理速度降至3 ms以下。与主流算法进行对比,改进后算法在检测精度、模型体积、计算量等方面均取得了不错的成绩。能够满足实时性检测需求。     

基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法

针对无人机图像中由于目标微小且相互遮挡、特征信息少导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法。在颈部和检测头中加入了坐标卷积,能更好地感受特征图中目标的位置信息;增加P2检测层,减少小目标特征丢失、提高小目标检测能力;提出多信息流融合注意力机制——Spatial and Channel Attention Mechanism(SCA),动态调整注意力对空间信息流和语义信息流的关注,获得更丰富的特征信息以提高捕获目标的能力;更换损失函数为SIoU,加快模型收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行对比实验,改进后算法的mAP50值相比YOLOv7提高了4%,达到了52.4%,FPS为37,消融实验验证了每个模块均提升了检测精度。实验表明,改进后的算法能较好地检测无人机图像中的目标。     

基于cosSTR-YOLOv7的多尺度遥感小目标检测

针对地理空间遥感图像存在目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等而造成目标检测精度不高的问题,提出了一种基于Swin Transformer(STR)和YOLOv7的多尺度遥感小目标检测算法cosSTR-YOLOv7。以YOLOv7作为基线网络,首先,使用STR模块替换主干网络中的E-ELAN模块,并利用余弦注意力机制和后正则化方法将其改进为cosSTR模块,以提升模型训练的稳定性;其次,在Neck部分构建新的特征融合层,以减少特征信息丢失;然后,在预测部分增加小目标预测层,以提升模型对小目标的检测能力;最后,采用新的SIoU损失函数计算定位损失,以加快模型收敛速度。利用遥感数据集DIOR进行实验,实验结果表明,所提算法平均精度均值(mAP)达到92.63%,对比原YOLOv7算法提高了3.73个百分点,对多尺度小目标的检测性能有显著提高。     

基于轻量级网络的小目标检测算法

针对YOLOv5算法在检测小目标时存在准确率较低的情况，提出旨在提高小目标检测准确率的轻量级网络KOS-YOLOv5算法。首先采用K-means++聚类技术选择一组合适的锚框尺寸作为模型的先验，对小目标实现更精确的锚框尺寸，使模型能适应不同大小的目标；其次利用简化正负样本分配策略（SimOTA）进行动态样本匹配，更好地优化损失函数；最后将空间上下文金字塔（SCP）模块集成到算法检测层中，促使骨干网络更加关注小目标的特征信息，用以增加目标特征提取能力，提高目标的检测准确率。结果表明，改进后的KOS-YOLOv5算法与传统的YOLOv5模型进行比较，算法在检测精确度（P）方面提高了4%，召回率（R）方面提高了2.4%，平均检测精度（mAP）提高了3.1%，损失函数值（Loss）降低了5%，最终检测精度为95.38%。     

面向高速公路监控场景的轻量级车辆检测算法

车辆检测是高速公路交通监控系统最重要的任务之一,但现有高速公路场景下的车辆检测算法存在模型参数量大、平均检测速度慢以及远处小尺度车辆漏检率高等问题。针对上述问题,提出了一种面向高速公路监控场景的轻量级车辆检测算法MG-YOLO。算法基于YOLOv5s进行设计,首先将高效通道注意力模块与MobileNetv3-small轻量级网络融合作为主干特征提取网络,减少模型参数,提高检测速度。然后引入加权双向特征金字塔融合结构,并结合Ghost模块,增强小目标车辆的检测能力。最后在检测头添加高效通道注意力模块,提高算法的检测精度。通过实际高速公路监控视频构建车辆检测数据集,并在该数据集上对MG-YOLO进行评估。实验结果表明,MG-YOLO参数量约为188万,模型大小为4.01MB,平均检测精度（mean average precision, mAP）为90.7%。与YOLOv5s相比,MG-YOLO的模型参数量降低95%、模型大小减小95%、检测速度提升43%、mAP提高0.2%,有效提高了高速公路监控场景下车辆检测速度,同时保持了车辆检测精度。     

多尺度语义信息融合的目标检测

针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题,该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN),首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征;然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中,得到具有丰富上下文信息和空间细节信息的语义特征,同时把语义特征和基础融合特征经过特征重利用模块获得浅层增强特征;最后基于浅层增强特征进行一系列卷积获取多个不同尺度的特征,并输入各检测分支进行检测,利用非极大值抑制算法实现最终的检测结果。在PASCAL VOC2007和MS COCO2014数据集上进行测试,模型的平均精度均值分别为81.2%和33.7%,相对于经典的单极多盒检测器(SSD)算法,分别提高了2.7%和4.9%;此外,该文方法在检测小目标和密集目标场景上,检测精度和召回率都有显著提升。实验结果表明该文算法采用特征金字塔结构增强了浅层特征的语义信息,并利用特征重利用模块有效保留了浅层的细节信息用于检测,增强了模型对小目标和密集目标的检测效果。     

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...