改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法

在真实场景下准确实时检测小目标交通标志对自动驾驶有重要意义,针对YOLOv5算法检测小目标交通标志精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的小目标交通标志实时检测算法。借鉴跨阶段局部网络思想,在YOLOv5的空间金字塔池化上设置新的梯度路径,强化特征提取能力;在颈部特征融合中增设深、浅卷积特征的可学习自适应权重,更好地融合深层语义和浅层细节特征,提高小目标交通标志的检测精度。为验证所提算法的优越性,在TT100K交通标志数据集上进行了实验验证。实验结果表明所提算法在小目标交通标志上的平均精度均值（mean average precision,mAP）为77.3%,比原始YOLOv5提升了5.4个百分点,同时也优于SSD、RetinaNet、YOLOX、SwinTransformer等算法的检测结果。所提算法的运行速度为46.2 frame/s,满足检测实时性的要求。     

基于YOLOv5的交通标志识别

交通标志识别是自动驾驶技术中的关键一部分.针对交通标志在道路场景中目标较小且识别精度较低的问题,提出一种改进的YOLOv5算法.首先在YOLOv5模型中引入全局注意力机制(GAM),提高网络捕获不同尺度交通标志特征的能力;其次将YOLOv5算法中使用的GIoU损失函数更换为更具回归特性的CIoU损失函数来优化模型,提高对交通标志的识别精度.最后在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行训练,实验结果表明,改进后的YOLOv5算法对交通标志识别的平均精度均值为93.00%,相比于原算法提升了5.72%,具有更好的识别性能.     

基于改进YOLOv5的小目标检测

本文针对图像中小目标难以检测的问题,提出了一种基于YOLOv5的改进模型.在主干网络中,加入CBAM注意力模块增强网络特征提取能力;在颈部网络部分,使用BiFPN结构替换PANet结构,强化底层特征利用;在检测头部分,增加高分辨率检测头,改善对于微小目标的检测能力.本文算法在人脸瑕疵数据集和无人机数据集VisDrone2019两份数据集上均进行了多次对比实验,结果表明本文算法可以有效地检测小目标.     

基于坐标注意力的轻量级交通标志识别模型

针对交通标志识别模型检测速度与识别精度不均衡,以及受遮挡目标和小目标难以检测的问题,对YOLOv5模型进行改进,提出一种基于坐标注意力（CA）的轻量级交通标志识别模型。首先,通过在主干网络中融入CA机制,有效地捕获位置信息和通道之间的关系,从而更准确地获取感兴趣区域,避免过多的计算开销;然后,通过在特征融合网络中加入跨层连接,在不增加成本的情况下融合更多的特征信息,提高网络的特征提取能力,并改善对遮挡目标的检测效果;最后,引入改进的CIoU函数计算定位损失,以缓解检测过程中样本尺寸分布不均衡的现象,并进一步提高对小目标的识别精度。在TT100K数据集上应用所提模型时,识别精度达到了91.5%,召回率达到了86.64%,与传统的YOLOv5n模型相比分别提高了20.96%和11.62%,且帧处理速率达到了140.84 FPS。实验结果比较充分地验证了所提模型在真实场景中对交通标志检测与识别的准确性与实时性。     

基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型

针对雾霾、雨雪等恶劣天气下小型交通标志识别精度低、漏检严重的问题,提出一种基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型。首先,对YOLOv5的结构进行优化,采用逆向思维,通过削减特征金字塔深度、限制最高下采样倍数来解决小目标难以识别的问题,并通过调整残差模块的特征传递深度来抑制背景特征的重复叠加;其次,引入数据增强、K-means先验框、全局非极大值抑制（GNMS）等机制到模型;最后,在中国交通标志数据集TT100K上验证改进YOLOv5模型在面对恶劣天气时的检测能力,并对精度下降最显著的雾霾天气下的交通标志识别展开了重点研究。实验结果表明,改进YOLOv5模型的F1-score达0.921 50,平均精度均值@0.5 （mAP@0.5）达95.3%,平均精度均值@0.5：0.95 （mAP@0.5：0.95）达75.2%,且所提模型在恶劣天气下仍能进行交通标志的高精度识别,每秒检测帧数（FPS）达到50,满足实时检测的需求。     

改进YOLOv5s的交通标志识别算法

为了准确且实时地检测到交通标志指示牌,减少交通事故的发生和推动智慧交通的发展,针对现有的道路交通标志检测模型存在的精度不足、权重文件大、检测速度慢的问题,设计了一种基于计算机视觉技术的改进YOLOv5s检测算法YOLOv5s-GC.首先,使用copy-paste进行数据增强后再送入网络进行训练,加强对小目标的检测能力;然后,引入Ghost来构建网络,削减原网络的参数和计算量,实现轻量化模型;最后,将坐标注意力机制(coordinate attention)融合到骨干网络里,增强对待测目标的表示和定位能力,提高识别精度.实验结果表明,YOLOv5s-GC模型相比于原YOLOv5s模型,参数数目减少了12%,检测速度提高了22%,平均精度达到了94.2%,易于部署且能满足实际自动驾驶场景中对识别交通标志的速度和准确度要求.     

改进YOLOv5的交通标志检测算法

交通标志检测在自动驾驶、辅助驾驶等领域是一个重要的环节,关乎到行车安全问题。针对交通标志中存在目标小、背景复杂等难点,提出一种基于改进YOLOv5的算法。提出区域上下文模块,利用多种扩张率的空洞卷积来获取不同感受野,进而获取到目标及其相邻区域的特征信息,相邻区域的信息对交通标志小目标检测起到重要补充作用,可以有效解决目标小的问题;在主干部分引入特征增强模块,进一步提高主干的特征提取能力,利用注意力机制与原C3模块结合,使网络更能聚焦小目标信息,避免复杂背景的干扰;在多尺度检测部分,将浅层特征层与深层检测层进行特征融合,可以同时兼顾浅层位置信息与深层语义信息,增加目标定位与边界回归的准确度,更有利于小目标检测。实验结果表明,改进后的算法在交通标志检测数据集TT100K上取得了87.2%的小目标检测精度、92.4%的小目标召回率以及91.8%的mAP,与原YOLOv5算法相比较,分别提升了3.5、4.1、2.6个百分点,检测速度83.3 frame/s;在CCTSDB数据集上mAP为98.0%,提升了2.0个百分点,检测速度90.9 frame/s。因此,提出的改进YOLOv5算法可以有效...     

改进YOLOv5的交通标志检测算法

交通标志检测在自动驾驶、辅助驾驶等智能交通系统已得到广泛应用,其检测性能关乎到行车安全。针对现有目标检测算法对图像中尺寸小、分辨率低和特征不明显的交通标志检测效果较差的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志检测算法。将原算法中80×80小感受野目标检测层改为感受野更小的160×160检测层,提高网络模型对交通标志小目标的检测能力,降低小目标的漏检率;构建了注意力上下文模块（attention context module,ACM）,对各分支获取不同的感受野,得到目标及其相邻区域的特征信息,并且使用注意力机制,让网络更关注于图像中的交通标志,避免受其他复杂信息的影响;加入特征融合模块（feature fusion module,FFM）,过滤不同层上的无用信息,只保留对模型检测交通标志有用的信息;加入隐性知识,对检测层进行输出细化。实验结果表明,改进后的算法在CCTSDB交通标志检测数据集上召回率和平均精度达到94.7%、97.6%,相比原模型均有提升,在中远距离小目标检测下效果改善明显,同时检测速度为47.3 FPS,满足实时性要求。     

一种改进的YOLOv5小目标交通标志检测方法

针对实景交通标志检测方法研究中存在小目标识别精度较低、网络模型较大等问题,将一种改进的YOLOv5网络模型用于交通标志检测中。通过削减特征金字塔深度、引入卷积注意力模块优化网络结构,保留小目标信息并增强模型特征提取能力。采用K-means聚类算法确定适用于小目标识别的初始锚框,进一步提高模型检测精度。通过TT100K数据集验证表明,与YOLOv5模型相比,上述方法平均准确率提高3.0%,小目标检测平均精度提高5.0%,且模型大小为原模型的25.1%,保证较高识别能力的同时减少了模型参数量,实验对比结果验证了该方法的有效性。     

基于改进YOLOv2算法的交通标志检测

针对YOLOv2算法实际检测到的小尺寸交通标志质量不佳,识别率低,实时性差的问题,提出一种基于改进YOLOv2的交通标志检测方法.首先,通过直方图均衡化、BM3D对图像增强以获取高质量图像;接着,将网络顶层卷积层输出的特征图进行精细划分,得到高细粒度的特征图,以检测高质量、小尺寸的交通标志;最后,采用归一化及优化置信度评分比例对损失函数进行改进.在结合CCTSD (中国交通标志检测数据集)和TT100K数据集的新数据集上进行实验,与YOLOv2网络模型相比,经过改进后的网络识别率提高了8.7%,同时模型的识别速度提高了15 FPS.实验结果表明:所提方法能够对小尺寸交通标志进行精准检测.     

改进YOLOv7的交通标志检测算法

自动驾驶技术的快速发展,导致对交通标志检测技术的要求日益提高.为解决YOLOv7算法在识别小目标时误检、漏检等问题,本文提出一种基于注意力机制的交通标志检测模型YOLOv7-PC.首先通过K-means++聚类算法对交通标志数据集进行聚类,获得适用于检测交通标志的锚框;其次在YOLOv7主干特征提取网络中引入坐标注意力机制,将交通标志的横向和纵向信息嵌入到通道中,使生成的特征信息具有交通标志的坐标信息,加强有效特征的提取;最后在加强特征提取网络中引入空洞空间金字塔池化,捕获交通标志多尺度上下文信息,在保证交通标志小目标分辨率的同时,进一步扩大卷积的感受野.在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验表明,本文算法增强了识别小目标的能力,相较于YOLOv7模型,本文算法的m AP、召回率平均分别提高了5.22%、9.01%,是一种有效的交通标志检测算法.     

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。     

复杂环境下基于改进YOLOv5的手势识别方法

针对目前复杂环境下因光照不均匀、背景近肤色以及手势尺度较小等原因导致的手势检测算法识别率低的问题,提出了一种手势识别方法 HD-YOLOv5s。首先采用基于Retinex理论的自适应Gamma图像增强预处理方法降低光照变化对手势识别效果的影响;其次构建具有自适应卷积注意力机制SKNet的特征提取网络,提高网络的特征提取能力,减少复杂环境中的背景干扰问题;最后在特征融合网络中构建新型的双向特征金字塔结构,充分利用低层级特征以降低浅层语义信息的丢失,提高小尺度手势的检测精度,同时采用跨层级联的方式,进一步提高模型的检测效率。为了验证改进方法的有效性,分别在具有丰富光照强度对比的自制数据集和具有复杂背景的公共数据集NUS-Ⅱ上进行实验,识别率达到了99.5%和98.9%,单帧照片的检测时间仅需0.01～0.02 s。     

基于改进残差网络的交通标志识别算法

针对模型在下采样过程中不断损失图像的高层次信息,从而导致特征提取不足的问题,本文对ResNet网络结构进行改进,提出基于多尺度特征与注意力机制的交通标志识别方法。首先,通过特征融合的方式将模型各个层次的多尺度特征进行融合,丰富特征语义信息,增强网络的特征提取能力。然后,通过注意力机制强化不同通道特征,提升特征整体的表达能力。结合这2种方法可提升模型的交通标志识别准确率。在GTSRB和BelgiumTS交通标志数据集上的实验结果表明,所提出方法的准确率分别达到99.31%和98.96%,优于前沿的交通标志识别算法。     

改进YOLOv3的交通标志检测方法研究

针对我国自动驾驶的辅助识别交通标志误差率大、检测速度慢、需人工参与等问题,提出一种基于改进YOLOv3的交通标志检测识别方法。通过改进Darknet53网络结构来减少网络迭代过程中前向推理计算,提升网络迭代速度。引入目标检测的直接评价指标GIoU指导定位任务来提高检测精度。使用[k]-means++聚类算法获取anchor尺寸并匹配到对应的特征层。实验结果表明,提出的方法相较于原始YOLOv3在标准数据集Lisa上的平均精度提升了8%,检测速度达到了76.9 f/s;在自制数据集CQ-data上平均精度可达94.8%,与传统识别以及其他算法相比,不仅具有更好的实时性、准确性,对各种环境变化具有更好的鲁棒性,而且可以识别多种交通标志的类型。