改进YOLOv3-SPP的SAR图像舰船目标检测

合成孔径雷达图像中舰船目标的尺度差异大、小目标居多,这给检测造成一定的困难。针对此问题,提出了一种基于改进YOLOv3-SPP的SAR图像舰船目标检测算法。改进原模型FPN,利用主干网络的第二次下采样输出的特征来建立尺度为104×104的预测,并将各个尺度进行紧密连接;用K-median++聚类算法重新对锚框聚类来得到适合舰船特征的先验框。使用YOLOv3-SPP模型和改进的YOLOv3-SPP模型以及其他典型目标检测算法在AIR-SARship-1.0与SSDD数据集上进行对比实验。实验结果表明,相比于原始算法,改进后的算法能更有效地检测SAR图像舰船目标,检测精度分别提升了3.2%、4.4%。在数据集3个不同输入尺度下,检测精度都有所提升。相比于其他检测算法,改进后的算法在保证实时性的情况下具有更高的检测精度。     

基于ECA的YOLOv5水下鱼类目标检测

针对水下图像模糊、颜色失真,水下场景环境复杂、目标特征提取能力有限等导致的水下鱼类目标检测精确度低的问题,提出一种基于YOLOv5的改进水下鱼类目标检测算法.首先,针对水下图像模糊、颜色失真的问题,引入水下暗通道优先(underwater dark channel prior, UDCP)算法对图像进行预处理,有助于在不同环境下正确识别目标;然后,针对水下场景复杂、目标特征提取能力有限问题,在YOLOv5网络中引入高效的相关性通道(efficient channel attention, ECA),增强对目标的特征提取能力;最后,对损失函数进行改进,提高目标检测框的准确度.通过实验证明改进后的YOLOv5在水下鱼类目标检测中精确度比原始的YOLOv5提高了2.95%,平均检测精度(mAP@0.5:0.95)提高了5.52%.     

改进YOLOv7的水下目标检测算法

水下目标检测是海洋探测开发过程中一项具有挑战性的任务。针对现有的水下目标检测算法由于水下图像的低可见度和颜色失真等问题导致水下目标检测效果不佳的问题,提出了一种改进YOLOv7的水下目标检测算法,旨在提升水下目标检测性能。设计了一种多信息流融合注意力机制（spatial group-wise coordinated competitive attention,SGCA）,解决卷积过程中由于图像全局上下文信息丢失而导致特征丢失的问题,提高了模型在图像模糊情况下的检测精度;并利用switchable atrous convolution(SAConv)模块替换ELAN结构中的3×3卷积模块,以增强骨干网络的特征提取能力。在预测部分采用Wise-IoU作为损失函数,Wise-IoU通过平衡不同质量图像上的模型训练结果,获得更准确的检测结果。采用基于暗通道先验（dark channel prior,DCP）和深度传输图的水下图像增强方法对水下数据集图像进行增强。实验结果表明,改进后的算法在自建的水下目标检测数据集上mAP取得了87.3%,与原始的YOLOv7算法相比较,mAP提高了3.4个百分...     

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YOLOv7-RS的遥感图像目标检测研究

针对遥感图像目标检测过程中存在的背景复杂、目标特征不明显、小目标排列密集的问题,基于YOLOv7算法,提出了一种改进的遥感图像目标检测算法YOLOv7-RS(YOLOv7-Remote Sensing),提高了遥感图像的目标检测精度。首先,向特征提取网络中融合SimAM减少背景噪声的干扰;其次,提出了D-ELAN网络增强遥感目标的特征提取能力;再次,利用SIOU损失函数以提高算法模型的收敛速度;最后,优化了正负样本分配策略,改善了遥感图像中小目标密集排列时的漏检问题。实验结果表明,YOLOv7-RS在NWPU VHR-10和DOTA数据集上的mAP达到95.4%和74.1%,相较于其他主流算法有了明显提升。     

基于改进YOLOv3的列车运行环境图像小目标检测算法

列车辅助驾驶离不开对列车运行环境的实时检测,而列车运行环境图像存在丰富的小目标。与大中型目标相比,目标占原图比例小于1%的小目标由于分辨率低而存在误检率高、检测精度较差的问题,因此提出一种基于改进YOLOv3的列车运行环境目标检测算法YOLOv3-TOEI (YOLOv3-Train Operating Environment Image)。首先,利用k-means聚类算法优化anchor,从而提高网络的收敛速度;然后,在DarkNet-53中嵌入空洞卷积以增大感受野,并引入稠密卷积网络（DenseNet）获取更丰富的图像底层细节信息;最后,将原始YOLOv3的单向特征融合结构改进为双向自适应特征融合结构,从而实现深浅层特征的有效结合,并提高网络对多尺度目标（特别是小目标）的检测效果。实验结果表明,与原YOLOv3算法相比,YOLOv3-TOEI算法的平均精度均值（mAP）@0.5达到84.5%,提升了12.2%,每秒传输帧数（FPS）为83,拥有更好的列车运行环境图像小目标检测能力。     

改进YOLOv3遥感小目标检测算法

针对目前在遥感目标检测领域广泛使用的YOLOv3算法存在对小目标物体的特征表达能力不足,检测效果不好的问题,本文提出一种改进的YOLOv3小目标检测算法.首先,引入全局信息注意力机制并改进特征提取网络和特征金字塔结构,提高模型小目标特征提取能力和检测能力;其次,对数据集进行单尺度Retinex融合特征增强,提高模型对小目标特征的学习效果;最后,使用自适应锚框优化算法对anchors进行优化,提高anchors和目标的匹配程度.选用遥感数据集RSOD进行实验,本文算法的全类平均精度为92.5%,相比经典YOLOv3算法,提高10.1%,对遥感小目标的检测效果得到明显提升.     

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%。     

面向遥感图像小目标检测的改进YOLOv3算法

针对YOLOv3目标检测算法在遥感图像小目标检测方面精度较低的缺点,提出了一种改进的YOLOv3目标检测算法--YOLOv3-CS。根据对backbone中不同尺度特征重要性的分析重构了backbone,即增加具有丰富位置信息的浅层特征对应的卷积层深度,以此增强backbone对小目标特征的提取能力,引入RFB结构增大浅层特征图的感受野来提升小目标检测精度,优化了anchor boxes及其分配原则。在RSOD数据集的实验结果表明,YOLOv3-CS算法与YOLOv3相比,mAP提高6.49%,F1提高4.85%,所需存储空间降低12.58%,其中backbone的改进和RFB的引入对小目标检测的精度提升较为明显,说明提出的目标检测算法在遥感图像小目标检测方面有较高的优势。     

改进YOLOv3的金属表面缺陷检测研究

针对金属表面缺陷检测中目标尺寸小和特征不清晰导致漏检的问题,提出一种改进YOLOv3的金属缺陷检测算法。在YOLOv3网络结构的基础上,将第11层浅层特征与网络深层特征融合,生成一个新的尺度为104×104特征图层,提取更多小缺陷目标特征。加入DIoU边框回归损失,为边界框提供移动方向以及更准确的位置信息,加快模型收敛。利用K-Means++聚类分析数据集上的先验框尺寸信息,筛选出最优的Anchor Box,使定位更加精准,降低网络损失。将改进后的算法与其他检测算法在NEU-DET数据集上进行检测性能对比。实验分析表明改进后的YOLOv3平均检测速率为31.6?frame/s;平均检测精度为67.64%,比YOLOv3提高了7.49个百分点,相较于Faster R-CNN等算法也有较大的检测精度优势。结论表明,改进后的YOLOv3可以使小缺陷目标的位置信息和精度更加准确。     

基于改进YOLOv3的高铁异物入侵检测算法

针对传统铁路异物检测方法中实时性不高、检测精度不够的问题,提出一种基于YOLOv3网络的高铁异物入侵的检测算法.为提高YOLOv3网络对图片特征的利用能力,利用可切换空洞卷积替代特征提取网络中的前四个3×3卷积,增加了卷积的感受野.然后为提升小物体检测精度,改进FPN结构,从YOLOv3特征提取网络中第二次下采样输出的...     

嵌入scSE模块的改进YOLOv4小目标检测算法

为解决目标检测任务中小目标检测精度低,错检、漏检率高等问题,提出一种scSE-IYOLOv4的改进YOLOv4的小目标检测算法.实验使用VEDAI小目标数据集,采用K-means++算法对目标样本进行锚定框优化,以提升算法精度.在YOLOv4算法的基础上,分别研究分析了scSE注意力模块嵌入至模型不同位置以及在模型颈部...     

改进YOLOv3在机场跑道异物目标检测中的应用

针对机场跑道异物（Foreign Object Debris,FOD）的小目标特点,提出一种基于改进YOLOv3的FOD目标检测算法。以YOLOv3网络为基础,采用运算复杂度相对更低的Darknet-49作为特征提取网络,并将检测尺度增加至4个,进行多尺度特征融合。使用基于马尔科夫链蒙特卡罗采样（Markov Chain Monte Carlo sampling,MCMC）的[K]-means++算法对标注边界框尺寸信息进行聚类分析。训练时引入GIoU边界框回归损失函数。实验结果表明,改进的YOLOv3目标检测算法在满足实时性要求的情况下,精确率和召回率达到了95.3%和91.1%,与Faster R-CNN相比具有更高的检测速度,与SSD相比具有更高的检测精度,有效解决了原YOLOv3存在的定位精度偏低和漏检问题。     

基于改进YOLOv3的车辆尾灯检测方法

在自动驾驶场景中,对前车尾灯的检测是一个广泛且具有研究意义的问题。Darknet53是YOLOv3的特征提取网络,其使用5个残差单元对原始图像进行特征提取并采用三尺度的特征图进行融合预测,尺寸越小对大目标的特征表达能力越强。因为尾灯检测属于小目标检测,所以本文舍去Darknet53的最后一个残差单元,同时增加小尺度特征提取残差单元的重复次数。针对K-means聚类算法存在k值难以确定以及对初始聚类中心敏感的问题,本文使用K-means+〖KG-*3〗+聚类算法获取anchor值,同时结合IOU距离度量指标。实验结果表明,改进后的YOLOv3网络上尾灯检测的准确率和检测速度都要高于改进前的,mAP由79.63%提高到89.32%,单张图片检测时间由0.014 s缩短到0.01 s。对比其他主流目标检测框架,本文改进的YOLOv3模型具有优越的检测性能。     

融合DBSCAN的改进YOLOv3目标检测算法

针对YOLOv3（you only look once）检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题,提出一种融合DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）的改进YOLOv3目标检测算法。首先在YOLOv3网络中增加DBSCAN聚类算法,其次对检测目标进行提取,实现数据集多尺度聚类,得到初代特征图,然后通过改进[K]-means聚类算法确定锚点位置达到更好的聚类,最后在VOC2007+2012数据集和MS-COCO数据集上对改进YOLOv3算法进行训练和测试。实验结果表明改进的YOLOv3算法使检测目标在VOC数据集和MS-COCO数据集上mAP（mean average precision）分别提高了14.9个百分点和12.5个百分点。与其他深度学习目标检测算法相比,改进YOLOv3检测算法具有更好的检测效果,同时具有良好移植性和更好的鲁棒性。     

基于改进DeepSORT算法的摩托车头盔佩戴检测

为了解决在实际道路场景中对摩托车驾乘者头盔佩戴情况的检测与跟踪问题,提出一种优化的DeepSORT多目标跟踪摩托车头盔检测算法。使用改进的YOLOv3算法作为目标检测器,该方法采用MobileNetv3-Large作为YOLOv3特征提取网络,以轻量化网络结构,借鉴CEM模块的思想,引入SoftPool池化层和SE模块,构建了深浅语义融合增强模块,加强网络对输入特征深浅语义的编码能力。为了实现摩托车头盔佩戴分类和DeepSORT算法中外观特征识别模型的优化,构建多任务学习框架,通过对比损失函数和改进的交叉损失函数对多任务网络进行迭代训练来提升相似度学习能力和实现最终头盔佩戴情况分类。实验结果表明：在目标检测方面,改进网络的摩托车检测精度相较原始算法提升了4.56个百分点,模型大小仅为YOLOv3的13.7%。结合DeepSORT算法,多目标跟踪准确率相较于YOLOv3-DeepSORT算法从51.6%提升到了67.5%,多目标跟踪精度从57.3%提升到75.6%,检测追踪速度由6 FPS提升到了20 FPS,最终的NPH模型检测分类精度为72.42%。实现了对实际道路中摩托车驾乘人员头...