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。     

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...     

改进YOLOv3的道路小目标检测方法

为了研究传统目标检测算法在进行道路小目标检测时效果不佳及漏检率较高等问题,本文提出了一种基于改进YOLOv3的小目标检测方法.首先通过设计新的特征融合结构降低小目标漏检率,并且使用DIOU损失提高定位精确度.同时对YOLOv3算法中的聚类算法进行改进,采用K-means++算法改进聚类先验框中心点的提取,选取更为合适的Anchor Box,用于提高检测的平均精度和速度.在自制混合数据集上对行人及车辆进行对比检测,在不影响检测速度的情况下,改进的YOLOv3算法能够有效降低小目标物体漏检率,并且提高了检测精度.根据实验结果,本文所提出的改进YOLOv3模型在混合数据集上的平均精度达到92.82%,与未改进的YOLOv3算法相比提高了2.77%.     

改进YOLOv3-SPP的无人机目标检测模型压缩方案

无人机设备算力低下,深度模型计算量过大不适合直接部署,航拍图像目标小并且密集,模型对目标识别分类效果也不佳。为了提高深度模型航拍目标检测的精度和速度,降低计算量。对YOLOv3-SPP模型进行改进,将GIoU代替平方和用作定位损失,提高定位精度。提出了一种数据集优化和数据增强方法。再针对特定类别按照权值进行采样处理均衡化类别数量。随机组合不同场景样本组成批训练,提高模型训练效率和检测鲁棒性。再对模型进行压缩,在BN层添加缩放因子进行稀疏训练和通道剪枝的基础上,通过缩放因子衡量模型残差层重要性,修剪不重要残差,进一步减小前向推理层数和参数。实验表明,模型参数量减小了95.7%,模型大小减小95.82%,同等算力下模型推理速度提高为原来3倍。且精度和速度均高于最新YOLOv5系列轻量模型。     

改进YOLOv3的电力绝缘子目标检测研究

使用传统视觉对绝缘子进行目标检测的方法效率偏低,稳定性也较差.针对这些问题对YOLOv3原始模型做出了两方面的改进:利用K-means++聚类算法产生用于训练的先验锚框,并且根据绝缘子数据集特性优化了损失函数模型,进而提出新的绝缘子目标检测方法.采用航拍绝缘子图像数据集进行仿真实验后得出,改进后的YOJOv3算法在保证...     

密集交通场景中改进YOLOv3目标检测优化算法

针对交通拥堵的车辆密集场景中检测目标重叠率高而导致漏检和误检的问题,提出了改进YOLOv3、CIoU损失函数优化以及SD-NMS优化算法(简记L-YOLOv3+CIoU Loss+SD-NMS)。利用深度可分离卷积、SE模块和Ghost模块改进YOLOv3的残差单元结构,以提高对密集目标的特征提取能力,减少网络模型参数量;采用完整交并比CIoU损失函数加快网络模型收敛速度,同时将多目标集合预测思想与DIoU-NMS有机结合,提出了SD-NMS优化算法,以降低漏检误检率。在BDD100K数据集上进行实验,结果表明,改进的目标检测算法召回率达到91.58%,精准率达到93.04%,与YOLOv3算法相比,召回率和精准率分别提升了12.09%和9.52%,具有更好的检测效果。     

改进YOLOv3的火灾检测

针对火灾检测中小目标检测率低、复杂场景下检测精度低和检测不及时等问题, 提出了一种改进YOLOv3的火灾检测算法. 首先, 通过改进的K-means聚类算法重新获取更符合火焰和烟雾尺寸的anchor; 其次在Darknet-53后添加空间金字塔池化, 提升了网络的感受野进而增强了网络对小尺度目标的检测能力; 然后通过CIoU改进损失函数, 在计算坐标误差时考虑中心和宽高坐标两者的相关性, 加快了损失函数的收敛; 最后使用mosaic数据增强丰富了待检测物体的背景. 在自制的数据集上训练并测试, 实验结果表明: 改进后的算法比YOLOv3火焰的AP从94%提升至98%, 烟雾的AP从82%提升至94%, 平均检测速度从31 fps提升至43 fps, 相比Faster R-CNN、SDD等算法也有更高的mAP和更快的检测速度. 因此, 改进后的算法能够更有效地进行火灾预警.     

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...     

基于YOLOv3的军事目标检测算法改进

YOLOv3目标检测模型预设的anchor boxes是在VOC数据集上采用K-means聚类算法得到,并不适用于本文研究的巡飞弹对地目标侦察的使用场景.同时,K-means聚类算法在训练数据集上无法得到稳定的最优解.本文通过改进聚类算法,并对军事目标数据集重聚类后,更新anchor boxes数据.训练模型后的avg...     

改进YOLOv3的地面车辆小目标检测

论文针对将遥感图像用于目标检测时地面车辆小目标的漏检和虚警问题,基于YOLOv3,对其躯干网络做如下改进:取消多尺度融合,独立地输出各个尺度上的特征图;在每个独立输出的尺度上引入dilation卷积和Inception-ResNet结构.基于VEDAI数据集,进行YOLOv3和改进模型的训练和测试,改进模型对车辆小目标...     

改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法

针对在智能监控中安全帽佩戴检测准确率低和检测速率慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3(You Only Look Once)的安全帽佩戴检测算法YOLOv3-WH.在YOLOv3算法的基础上改进网络结构,增大输入图像的尺度,使用深度可分离卷积结构替换Darknet-53传统卷积,减少特征的丢失,缩减模型参数,提升检测...     

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YOLOv5s的手语识别算法研究

为解决健全人士与听障人士交互信息困难的问题,提出一种改进YOLOv5s网络模型的手语识别网络。应用K-means++算法提高先验锚框的尺寸匹配度,确定了最优先验锚框尺寸,实现先验锚框与实际物体的精确匹配;改进CBAM(convolution block attention module)注意力机制的通道域,解决其因降维而造成的通道信息缺失问题,并将改进后的CBAM加入到YOLOv5s的骨干网络中,使模型更加精准地定位和识别到关键的目标。将Cross Entropy Loss和Lovasz-Softmax Loss加权结合使用,使得网络在模型训练过程中更加稳定地收敛,在精准率上也得到了一定的提升。实验结果表明,与原本的YOLOv5s模型相比,改进后网络模型的平均精度均值（mean average precision,mAP）、精准率和召回率分别提升了3.44个百分点、3.17个百分点、1.89个百分点,有效地提高了手语识别网络的检测精确度。     

基于改进YOLOv4的植物叶茎交点目标检测研究

由于植物根茎交点目标较小,识别率低,且在使用嵌入式设备进行植物移植与栽培的过程中资源及功耗受限.针对这类问题,提出了一种基于改进YOLOv4的目标检测解决方法,并设置于本场景.采集8629张植物叶茎数据集图像,并对这些植物叶茎数据集进行标注,利用生成对抗网络(generative adversarial network...     

改进YOLOv3在航拍目标检测中的应用

近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚类、优化锚点参数,提高了网络对航拍目标的检测有效性。同时对原网络进行改进,减少部分卷积操作并引入跳跃连接机制降低特征冗余,提高了检测准确率,并降低了小目标的误检率与漏检率。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法的效果有明显提升,对于较高分辨率的航拍图像,加快了网络的收敛速度,并在保证实时性的前提下,将检测平均准确率（mean Average Precision,mAP）提高了12.7%。     

基于改进YOLOv3的红外目标检测方法

针对红外场景中行人、车辆等目标识别率低且存在复杂背景干扰的问题,提出一种基于Effi-YOLOv3模型的红外目标检测方法。将轻量高效的EfficientNet骨干网络与YOLOv3网络相结合,提升网络模型的运行速度。通过模拟人类视觉的感受野机制,引入改进的感受野模块,在几乎不增加计算量的情况下大幅增强网络有效感受野。基于可变形卷积和动态激活函数构建DBD和CBD结构,提升模型特征编码的灵活性,扩大模型容量。选择兼顾预测框与真值框中心点距离、重叠率和长宽比偏差的CIoU作为损失函数,更好地反映预测框与真值框的重叠程度,加快预测框回归速度。实验结果表明,该方法在FLIR数据集上的平均精度均值达到70.8%,Effi-YOLOv3模型参数量仅为YOLOv3模型的33.3%,对于红外场景中的目标检测效果更优。     

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。