基于改进YOLOv5s的路面损伤检测

路面损伤检测是支持基础设施检测的重要任务,及时、准确、自动地检测路面损伤,对于经济有效的道路养护是必要的。针对道路检测中存在漏检问题,提出一种改进的YOLOv5s的道路检测算法。首先,用CBAM注意力机制模块替换主干网络中C3模块,在关注通道特征的同时关注位置信息,加强网络对重要信息的提取能力;其次用EIoU替换GIoU损失函数,解决了GIoU误差大的同时提高了收敛速度和回归精度;最后,为使细微损伤得到有效检测,在原始网络中增加极小目标的检测的输出,使三输出变成四输出,提高模型识别率。从精度和召回率的结果可知,改进后的YOLOv5s算法平均检测精度为96.9%,相较于原YOLOv5s算法提高了7.6%。能够有效检测出道路路面损伤,且其准确率优于其他的道路检测算法。     

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。     

基于改进YOLOv5的航空发动机叶片表面缺陷检测方法研究

针对航空发动机叶片缺陷检测过程中表面噪声较大以及检测精度较低的问题，提出了一种基于改进YOLOv5的叶片表面缺陷检测方法。通过叶片表面缺陷图像采集和典型缺陷标注构建了航空发动机叶片表面缺陷数据集；采用K-means++算法代替K-means算法对标记框进行聚类，获得最适合该数据集中标记框的锚框；在主干网络中结合CBAM注意力机制模块，并且采用EIoU损失函数替换原CIoU损失函数，提高对叶片表面缺陷特征的提取能力。对比实验结果表明所提出的方法相较于YOLOv5算法在平均精度均值上提升了1.4%,相较于FasterRCNN和YOLOv3,本方法在平均精度均值上分别提升了13%和2.9%。     

基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

针对现有安全帽佩戴检测算法在复杂场景下存在密集目标检测难度大、小目标误检和漏检等问题,提出一种基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法。该算法主要在以下三个方面进行优化:通过在主干网络添加卷积块注意力模块(CBAM)来提取多个尺度的全局特征信息,使模型在通道和空间上更关注主要信息,得到更丰富的高层语义信息;将特征融合网络中的路径聚合网络(PAN)改进为加权双向特征金字塔网络(BiFPN),实现特征信息双向跨尺度连接和加权融合;将边界框回归损失函数改进为EIOU损失函数,加快边界框收敛速度和提高目标识别准确率。在自制的安全帽佩戴检测数据集上进行实验验证的结果表明:改进后的算法平均准确率(mAP)达到92.8%,相较于YOLOv5算法,改进后的算法在目标检测精确度和召回率上分别提升2.4%和1.8%。     

融合注意力机制的多尺度红外目标检测

针对红外图像存在细节纹理特征差、对比度低、目标检测效果差等问题,基于YOLOv4(You Only Look Once version 4)架构提出了一种融合通道注意力机制的多尺度红外目标检测模型。该模型首先通过降低主干特征提取网络深度,减少了模型参数。其次,为补充浅层高分辨率特征信息,重新构建多尺度特征融合模块,提高了特征信息利用率。最后在多尺度加强特征图输出前,融入通道注意力机制,进一步提高红外特征提取能力,降低噪声干扰。实验结果表明,本文算法模型大小仅为YOLOv4的28.87%,对红外目标的检测精度得到了明显提升。     

基于YOLOv3的农田鸟类目标检测算法

针对近年来鸟类啄食对农业生产带来的损失,通过实时检测鸟类优化传统驱鸟器开关策略,提出了一种基于YOLOv3检测鸟类的目标检测算法。该方法对YOLOv3网络中特征融合进行改进,将SE模块嵌入进主干网络的Darknet53网络中,关注不同通道特征的重要程度。采用自适应空间特征融合（ASFF）增强网络中特征金字塔网络（FPN）的特征融合,提升各尺度的检测能力。引入CIOU边界框回归损失函数,将预测框和目标框在有重叠甚至包含等情况考虑进去,使目标框回归变得更加准确和稳定。改进后的YOLOv3模型在自制鸟类数据集上的精度均值（AP）达到96.65%,单张图像检测耗时仅为0.058 s,相比于原YOLOv3模型在检测速度变化不大的情况下AP提高了2.54百分点。该改进方法能达到很好的实时性和更佳的检测精度,对农田防治鸟害优化驱鸟器开关策略提供依据。     

改进YOLOv5s的道路目标检测算法

针对目前主流的目标检测算法存在模型参数过大、不能很好地移植到移动设备端之中应用于辅助驾驶这一问题，本文提出了一种改进YOLOv5s的目标检测算法。首先，将YOLOv5s算法的主干网络CSPDarknet替换为轻量化网络模型MobileNet-V3，解决了网络模型较大、参数较多的问题，减少了网络的深度并提升了数据推断速度；其次，对特征提取网络采用加权双向特征金字塔结构Bi-FPN加强特征提取，融合多尺度特征进而扩大感受野；最后，对损失函数进行优化，使用CIoU为边界框回归损失函数，改善模型原始GIoU收敛速度较慢问题，使预测框更加符合于真实框，同时降低网络训练难度。实验结果表明，改进后算法在KITTI数据集上的mAP相较于YOLOv5s、SSD、YOLOv3、YOLOv4＿tiny分别提升了4.4、15.7、12.4、19.6，模型大小相较于YOLOv5s与轻量级网络YOLOv4＿tiny分别减少了32.4 MB和21 MB，同时检测速度分别提升了17.6%与43%。本文改进后的算法满足模型小、精确度高的要求，为辅助驾驶中道路目标检测提升检测速度与精度提供了一种解决方案。     

基于注意力机制改进的轻量级目标检测算法

针对通用的目标检测算法在检测生活场景下的多类目标时检测精度低、速度较慢的问题，提出了一种基于注意力机制改进的轻量级目标检测算法YOLOv4s。该算法以CSPDarknet53-s作为主干特征提取网络提取图像特征，通过注意力模块进行特征选择，再利用特征金字塔网络对特征进行融合，最后通过检测头分别处理特征融合后的两个输出，进而提高对生活场景下多类目标检测的能力。实验结果表明：相比改进前的算法，YOLOv4s算法在PASCAL VOC数据集上的平均均值精度（mAP）及MS COCO数据集上的平均精度（AP）都有一定程度的提升；相较于轻量级算法Efficientdet,YOLOv4s算法在MS COCO数据集上的AP也有一定提高，并且实现了有效的显著目标检测。     

一种基于小波变换的YOLOv5火灾检测改进算法

由于复杂环境下类烟火物体的干扰,常导致火灾检测误判。为了提高图像中火灾信号的检测精度,减少火灾误报,利用传统光谱分析在火灾图像检测技术中的优势,提出了一种基于小波变换的YOLOv5火灾检测改进算法。该算法利用二维Haar小波变换提取图像的光谱特征,将其输入到YOLOv5s的主干网络CSPDarknet中,与卷积层进行通道上的特征融合,增强烟火的纹理细节特征;通过嵌入CA注意力机制的CAC3模块,对融合小波特征后的网络层的位置信息进行增强,提高网络的信息提取和定位能力;为明确衡量边界框宽高的真实差,平衡烟火难易样本,采用α-EIOU损失函数替换原本的CIOU,提高框定位准确性。在公开的火灾数据基础上结合自制火灾数据构建火灾数据集,并进行模型训练和推理。实验结果表明,改进后算法的mAP比原YOLOv5s提升了2.3%,实现了对火灾场景烟火目标较好的检测效果。     

基于改进YOLOv5的交通标志识别模型

针对交通标志识别任务中存在识别精度低、检测速度慢等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的交通标志识别模型。首先使用轻量型网络Shufflenetv2替换YOLOv5主干网络提高模型检测速度;然后采用BiFPN作为Neck层中的特征融合结构,实现多尺度融合;最后使用K-means算法重新获取模型初始锚框值。实验结果表明,改进后的网络模型识别精度优于原始YOLOv5,提高了对交通标志的识别效果。     

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Ghost模块的改进YOLOv5目标检测算法

现有以YOLOv5为代表的目标检测技术,存在骨干网络对特征提取不充分以及颈部层未高效融合浅层位置信息和深层高级语义信息等问题,这会导致检测精度较低,小目标误检、漏检。针对此问题,从兼顾实时性与检测精度出发,对YOLOv5进行改进,提出一种改进网络YOLOv5-CBGhost。首先在骨干网络中引入Ghost模块对模型进行轻量化处理,引入CA模块来更好地获得全局感受野,提高模型获取目标位置的准确度;然后借鉴双向加权特征金字塔网络,对原PAN结构进行改进,有效减少了特征冗余以及参数量,并通过跨层加权连接融合更多特征,提高了模型的目标检测精度;最后,增加多检测头以获取图片更丰富的高层语义信息,有效增加了检测精度。通过在PASCAL VOC2007+2012数据集上实验,YOLOv5-CBGhost的目标精度达到81.8%,相较于YOLOv5s,提高了3.0%,计算量减少42.5%,模型大小减少3.5%。     

融合场景上下文的轻量级目标检测网络

提出了一种融合场景上下文的轻量级目标检测网络,有效地解决了现有检测算法在无人机领域应用效果较差的问题.在该网络的设计中,首先用MobileNetV3替换YOLOv3的主干网络,并通过1×1卷积层提取场景信息.同时,构建场景上下文模块以筛选物体的细粒度特征.再采用完全交并比(CIOU)损失对损失函数中的边界框位置误差项进行优化.最后,在新建无人机航拍数据集上对所提算法进行训练与测试.实验结果表明,相较于YOLOv3算法,所提算法的平均检测精度提高了8.4个百分点,检测速度提高了5.8 frame/s.     

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。     

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%。     

改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测

地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题，很大程度影响了行人目标检测的准确性。针对上述问题，本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果。构建地铁场景行人数据集，标注对应标签，进行数据预处理操作。本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络，将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道，削弱冗余特征信道；利用改进空洞空间金字塔池化模块，在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征，有效捕获图像全局上下文信息；设计了一种改进非极大值抑制算法，对目标预测框进行后处理，保留检测目标最优预测框。实验结果表明：提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度，尤其对小行人目标和密集行人目标的检测，效果提升更为显著。     

基于轻量级注意机制的人脸检测算法

提出一个新的基于轻量级注意力机制的网络框架。在YOLOv3主干网络的基础上,使用深度卷积和点卷积代替标准卷积设计特征提取网络,加快模型的训练,提高检测的速度,然后引入注意力机制模块进行模型速度和精度的权衡,最后通过增加多尺度提取更多网络层的特征信息,同时使用K-means++聚类算法进一步优化网络参数。实验结果表明,该方法可以显著提高人脸检测模型的性能,在Wider Face数据集上可以达到94.08%的准确率和83.97%的召回率,且平均检测时间只需0.022 s,相比原始YOLOv3算法提高了4.45倍。     

基于改进YOLOv5的海面目标检测算法

针对海面目标检测模型难以应用在存储能力和计算能力较小的移动端的问题,提出一种基于改进YOLOv5的海面目标检测算法。采用轻量级提取网络ShuffleNetv2 Block作为YOLOv5网络的骨干部分,减少模型计算量和参数量;使用加权双向特征金字塔网络模块替换原特征融合网络模块,提高网络对不同尺度的特征提取能力;引入坐标注意力机制,提高模型检测精度。在海面目标数据集上进行实验,结果表明：与YOLOv5模型相比,改进模型的精确率、召回率、平均精度分别提高了1.2%、1.4%、0.9%,计算量和参数量分别降低了55.8%,54.9%。改进后的YOLOv5模型不仅提高了检测精度和模型性能,还压缩了模型的计算量和参数量,有利于部署在移动设备端。     

基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型

针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题，提出一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先，在网络中融合数据增强策略搜索算法，自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略，实现训练效果的提升；其次，在backbone网络中引入坐标注意力机制，在通道注意力的基础上嵌入坐标信息，提高对小缺陷目标的检测能力；最后，将YOLOv5的定位损失函数改进为efficient intersection over union损失，在加快模型收敛的同时提高预测框回归精度。实验结果表明，所提YOLOv5-CE模型，相比原YOLOv5s网络，在检测速度几乎没有下降的情况下平均精度均值提高了1.2个百分点，达到了98.5%，能够高效智能检测航空发动机4种常见类型缺陷。     

基于改进YOLOv5s的田间移动障碍物检测

为实现无人农机在行驶过程中对田间移动型障碍物的实时检测,提出一种基于YOLOv5s的目标检测模型,用于检测田间行人和其他协同作业的农机设备。该目标检测模型以YOLOv5s模型为基础框架,进行了以下三点改进：第一,为了减少模型的参数量和计算复杂度,提高推理速度,将YOLOv5s网络模型中的卷积模块和C3模块替换为Ghost卷积和C3Ghost模块;第二,为了弥补模型参数量减少所造成的精度下降的损失,提升对目标的检测能力,在主干网络输出的特征层中引入CBAM注意力机制;第三,采用BiFPN特征金字塔结构,实现多尺度特征加权融合。实验结果表明,YOLOv5s模型的参数量为7.02×106,计算复杂度为15.8GB,平均检测精度为94%,生成权重文件大小为13.7MB,单幅图像的检测速度为71.43 f/s;改进后的模型参数量为4.04×106,下降了42.45%,计算复杂度缩减为8.5 GB,平均检测精度达到了93.2%,仅仅下降了0.8%,权重文件大小为8.1 MB,单幅图像的检测速度为77.52 f/s。以上数据证明,改进后的模型能够满足对田间移动型障碍物的实时检测,且更加易于部署到移动...