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...     

基于改进YOLOv5算法的电力施工场景安全帽视觉图像检测方法

为了判断施工人员是否佩戴安全帽，确保电力施工现场安全，本文提出基于改进YOLOv5算法的电力施工场景安全帽视觉图像检测方法，采用可分离卷积方法改进YOLOv5算法的输入端，并在输入端内增加马赛克数据增强过程，以提升电力施工场景安全帽视觉图像的清晰度；采用模糊C-均值聚类算法获取YOLOv5算法输出端的候选框设定值，并在卷积层内引入注意力机制模块，使卷积层提取到的电力施工场景安全帽视觉图像特征更加精准；利用感知量化方法对YOLOv5算法归一化融合层和卷积层实施量化，使YOLOv5算法输出结果更为准确，将电力施工场景安全帽视觉图像输入到改进后的YOLOv5算法内，经过算法迭代输出安全帽视觉图像检测结果。实验表明：该方法具备良好的候选框有效类和无效类分类能力，并且可在电力施工场景安全帽视觉图像存在遮挡和缺失时有效监测施工人员是否佩戴安全帽，具备较好的应用效果。     

基于YOLOv3与MSER的自然场景中文文本检测研究与实现

针对在复杂的自然场景中中文本倾斜、模糊、光照等检测难题,提出一种基于卷积神经网络YOLOv3与最大极值稳定区域MSER的检测方法YOLOv3-M,并针对中文场景分别改善YOLOv3与MSER.通过YOLOv3算法对图像文本区域的矩形坐标进行回归预测,设计一个基于MSER的角度检测方法与之关联,实现倾斜文本行的检测.YOLOv3-M弥补了YOLOv3不能检测倾斜目标的缺点以及MSER检测容易被复杂场景干扰的缺点,并且YOLOv3与MSER都在检测速度上有着优秀的表现.实验结果表明,YOLOv3-M算法准确率达到81.2％,召回率达到69.7％,其检测速度达到45帧/s.     

融合空洞卷积的轻量化目标检测

为了轻量化模型,便于移动端设备的嵌入,对YOLOv4网络进行了改进.首先,用MobileNetV3作为主干网络,并使用深度可分离卷积替换加强特征提取网络的普通卷积,降低模型参数量;其次,在104×104特征图输出时融合空洞率为2的空洞卷积,与52×52的特征层进行特征融合,获取更多的语义信息和位置信息,细化特征提取能力,提升模型对极小目标的检测性能;最后,将原来的池化层使用3个5×5的Maxpool进行串联,减少计算量,提升检测速度.实验结果表明,在华为云2020数据集上,改进算法的mAP比YM算法提高了2.33%,在公共数据集VOC07+12上, mAP提高了3.12%, FPS比原来的YOLOv4算法提高了一倍多,参数量降低至原来的18%,证明了改进算法的有效性.     

改进YOLOv3的遥感影像小目标检测方法

针对当前目标检测任务中对小目标检测识别率低,漏检率高的问题,提出一种基于门控通道注意力机制（EGCA）和自适应上采样模块的改进YOLOv3算法。该算法采用DarkNet-53作为主干网络进行图片基础特征提取;引入自适应上采样模块对低分辨率卷积特征图进行扩张,有效增强了不同尺度卷积特征图的融合效果;在三个尺度通道输出预测结果之前分别加入EGCA注意力机制以提高网络对小目标的特征表达和检测能力。将改进的算法在公开数据集RSOD（remote sensing object detection）上进行实验,小目标检测精度提升了8.2个百分点,最为显著,平均精度AP值达到56.3%,较原算法提升了7.9个百分点。实验结果表明,改进的算法相比于传统YOLOv3算法和其他算法拥有更好的小目标检测能力。     

基于改进YOLOv3行人检测研究

行人的检测与跟踪在智能交通、自动驾驶领域中均有广泛的应用。针对图像中小目标检测率低问题,提出了一种YOLOv3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,为了获取更多的小目标特征信息,在YOLOv3网络结构的基础上添加三层SPP网络,通过SPP模块实现了局部特征和全局特征,SPP模块中最大的池化核大小要尽可能地接近或者等于需要池化的特征图的大小,特征图经过局部特征与全局特征相融合后,丰富了特征图的表达能力,有利于待检测图像中目标大小差异较大的情况。用改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法在数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLOv3算法能有效的检测小目标,对小目标的平均准确率有明显的提升。     

基于注意力机制与DUsamplingU-Net网络的建筑物提取

针对常用语义分割模型因神经元接受域大小固定导致特征提取不充分、双线性上采样无法精确恢复像素级预测等问题,提出基于卷积核注意力机制和DUsampling(data-dependent upsampling)的卷积神经网络改进算法.算法引入卷积核注意力机制,利用选择性卷积核提取图像整体与局部细节特征,加强网络对建筑物特征的...     

基于改进YOLOv3的教室内人物识别

针对教室内人物目标的识别场景,研究了 目标检测算法YOLOv3的改进及测试.通过分析教室内人物目标识别的特点和YOLOv3网络特征提取架构,运用K-means++算法对anchor box进行宽高聚类,增大特征输出层anchor box数量,增加YOLOv3网络架构中104×104尺寸的特征输出层,得到改进后的YOLO...     

轻量化的YOLOv4目标检测算法

YOLOv4目标检测算法主干网络庞大且参数量和计算量过多,难以部署在算力和存储资源有限的移动端嵌入式设备上。提出一种改进的YOLOv4目标检测算法,使用轻量化的ShuffleNet V2网络作为主干特征提取网络,更换模型激活函数及扩大卷积核,同时将YOLOv4网络中的普通卷积替换为深度可分离卷积,降低算法参数量、计算量和模型占用空间。在ShuffleNet V2网络结构的改进过程中分析并剪裁其基本组件,利用2个3 × 3卷积核级联的方式增强网络感受野,并使用Mish激活函数进一步提升网络检测精度和模型推理速度。在GPU平台和VisDrone 2020数据集上的实验结果表明,与YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在牺牲1.8个百分点的检测精度情况下,提高了27%的检测速度,压缩了23.7%的模型容量,并且能够充分发挥ZYNQ平台并行高速数据处理及低功耗的优势。     

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。     

基于改进YOLOv4的变电站缺陷检测

为提高变电站设备缺陷的检测精度, 保障变电站运行安全, 提出一种基于改进YOLOv4的缺陷检测算法. 不同于原始YOLOv4, 该算法使用一维卷积替代全连接来优化CBAM卷积注意力模块, 然后将其嵌入主干网络中以增强特征提取能力; 同时, 在特征融合中应用空洞卷积扩大感受野, 聚合更广的语义信息. 该算法在现场拍摄的样本集上进行测试, mAP可达到86.97%, 相比原始YOLOv4提高了2.78%. 实验结果表明, 本文提出的YOLOv4改进算法能够提升网络性能, 更好地应用于变电站设备缺陷检测任务.     

基于改进YOLOv3的目标识别方法

在复杂的自然场景中,目标识别存在背景干扰、周围物体遮挡和光照变化等问题,同时识别的目标大多拥有多种不同的尺寸和类型.针对上述目标识别存在的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv3的非限制自然场景中中等或较大尺寸的目标识别方法 (简称CDSP-YOLO).该方法采用CLAHE图像增强预处理方法来消除自然场景中光照变化对目标识别效果的影响,并使用随机空间采样池化(S3Pool)作为特征提取网络的下采样方法来保留特征图的空间信息解决复杂环境中的背景干扰问题,而且对多尺度识别进行改进来解决YOLOv3对于中等或较大尺寸目标识别效果不佳的问题.实验结果表明:本文提出的方法在移动通信铁塔测试集上的准确率达97%,召回率达80%.与YOLOv3相比,该方法在非限制自然场景中的目标识别应用上具有更好的性能和推广应用前景.     

基于改进的YOLOv3算法的乳腺超声肿瘤识别

为了提高乳腺癌诊断的效率以及准确性，本文提出一种基于改进的YOLOv3算法来构建一个乳腺超声肿瘤识别算法，辅助医生进行乳腺癌的诊断。首先在Res2Net网络上融入SE模块构建SE-Res2Net网络来取代原始YOLOv3中的特征提取网络，以此提升模型特征提取的能力。然后通过搭建一个新型下采样模块（downsample block）来解决原始模型中下采样操作容易出现信息丢失的不足。最后为了进一步提升模型特征提取的能力，结合残差连接网络以及密集连接网络的优点构建Res-DenseNet网络来替换原始模型的残差连接方式。实验结果表明:改进后的YOLOv3算法比原始YOLOv3算法的mAP提高了4.56%，取得较好的检测结果。     

基于改进YOLOv3的多尺度目标检测算法

为了进一步提高多尺度目标检测的速度和精度,解决小目标检测易造成的漏检、错检以及重复检测等问题,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法实现多尺度目标的自动检测。首先,在特征提取网络中对网络结构进行改进,在残差模块的空间维度中引入注意力机制,对小目标进行关注;然后,利用密集连接网络（DenseNet）充分融合网络浅层信息,并用深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积,减少模型的参数量,提升检测速率。在特征融合网络中,通过双向金字塔结构实现深浅层特征的双向融合,并将3尺度预测变为4尺度预测,提高了多尺度特征的学习能力;在损失函数方面,选取GIoU（Generalized Intersection over Union）作为损失函数,提高目标识别的精度,降低目标漏检率。实验结果表明,基于改进YOLOv3（You Only Look Once v3）的目标检测算法在Pascal VOC测试集上的平均准确率均值（mAP）达到83.26%,与原YOLOv3算法相比提升了5.89个百分点,检测速度达22.0 frame/s;在COCO数据集上,与原YOLOv3算法相比,基于改进YOLOv3的目标检测算法在mAP上提升了3.28个百分点;同时,在进行多尺度的目标检测中,算法的mAP有所提升,验证了基于改进YOLOv3的目标检测算法的有效性。     

基于改进注意力机制的交通标志检测算法

针对交通标志在某些场景中存在分辨率过低、被覆盖等环境因素影响导致在目标检测任务中出现漏检、误检的情况,提出一种基于改进注意力机制的交通标志检测算法。首先,针对交通标志因破损、光照等环境影响造成图像分辨率低从而导致网络提取图像特征信息有限的问题,在主干网络中添加注意力模块以增强目标区域的关键特征;其次,特征图中相邻通道间的局部特征由于感受野重叠而存在一定的相关性,用大小为k的一维卷积代替通道注意力模块中的全连接层,以达到聚合不同通道信息和减少额外参数量的作用;最后,在路径聚合网络（PANet）的中、小尺度特征层引入感受野模块来增大特征图的感受野以融合目标区域的上下文信息,从而提升网络对交通标志的检测能力。在中国交通标志检测数据集（CCTSDB）上的实验结果表明,所提出的YOLOv4（You Only Look Once v4）改进算法在引进极少的参数量与原算法检测速度相差不大的情况下,平均精确率均值（mAP）达96.88%,mAP提升了1.48%;而与轻量级网络YOLOv5s相比,在单张检测速度慢10 ms的情况下,所提算法mAP比YOLOv5s高3.40个百分点,检测速度达到40?frame/s,说明该算法完全满足目标检测实时性的要求。     

YOLOv4口罩检测算法的轻量化改进

针对当前YOLOv4目标检测算法网络模型庞大、特征提取不充分且易受光线环境影响的缺点,提出了一种优化了特征提取网络和一般卷积块的轻量化YOLOv4-Lite网络模型。使用改进的MobileNetv3替换原有的主干特征提取网络,减小了网络模型的参数量,提高了检测精度。提出了使用深度可分离卷积块代替原网络中的普通卷积块,使得模型的参数量进一步降低。结合了标签平滑、学习率余弦退火衰减算法,新增了SiLU激活函数代替MobileNetv3浅层网络的ReLU激活函数,优化了模型的收敛效果。优化了Mosaic数据增强方法,提升了模型的鲁棒性。在人脸口罩佩戴任务中与原算法相比,牺牲了1.68%的mAP,但在检测效率（FPS）上提升约180%。     

融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测

目的 在施工现场，安全帽是最为常见和实用的个人防护用具，能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中，经常出现难以检测到小目标，或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。针对这些问题，提出一种融合环境特征与改进YOLOv4（you only look once version 4）的安全帽佩戴检测方法。方法 为补充卷积池化等过程中丢失的特征，在保证YOLOv4得到的3种不同大小的输出特征图与原图经过特征提取得到的特征图感受野一致的情况下，将两者相加，融合高低层特征，捕捉更多细节信息；对融合后的特征图采用3×3卷积操作，以减小特征图融合后的混叠效应，保证特征稳定性；为适应施工现场的各种环境，利用多种数据增强方式进行环境模拟，并采用对抗训练方法增强模型的泛化能力和鲁棒性。结果 提出的改进YOLOv4方法在开源安全帽佩戴检测数据集（safety helmet wearing dataset，SHWD）上进行测试，平均精度均值（mean average precision，mAP）达到91.55%，较当前流行的几种目标检测算法性能有所提升，其中相比于YOLOv4，mAP提高了5.2%。此外，改进YOLOv4方法在融合环境特征进行数据增强后，mAP提高了4.27%，在各种真实环境条件下进行测试时都有较稳定的表现。结论 提出的融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法，以改进模型和数据增强的方式提升模型准确率、泛化能力和鲁棒性，为安全帽佩戴检测提供了有效保障。     

基于新型算子采样优化的交通标志检测网络

传统基于卷积神经网络的交通标志检测网络采用堆叠大量卷积核的方式进行下采样,限制了卷积神经网络的感受野建模,难以灵活地调整内部参数,从而丢失图像的细节信息,导致小目标与遮挡目标的检测精度与定位精度降低。提出基于YOLOv5采样优化的交通标志检测网络。以新型算子作为基础架构,采用自卷积方式灵活提取不同通道的特征,并构建跨阶段注意力机制模块,以增加各通道特征的重要性权值,从而提高小目标的检测能力。通过改进的通道聚合网络实现多尺度语义信息与细节特征的融合与增强,同时利用K-means聚类算法生成更适合交通标志的先验框,在非极大值抑制算法中引入距离交并比函数对预测框进行后处理,避免错误抑制复杂场景下被遮挡的目标,从而提高定位精度。在中国交通标志数据集上的实验结果表明,当交并比阈值为0.5时,该网络的平均精度均值为95.8%,与YOLOv5网络相比模型参数量减少了15.7%,在满足实时性的同时具有较优的小目标检测性能。     

基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法

为了满足锂离子电池电极缺陷检测精度与实时性的需求,解决电极图像背景噪声复杂、缺陷微小且对比度低等问题,提出一种基于注意力机制与多尺度特征融合的电极缺陷YOLO检测算法.在YOLOv4的基础上,首先,将SE(squeeze-and-excitation)注意力模块嵌入特征提取主干网络中,区分feature map中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提高网络的检测精度;其次,加入融合空洞卷积的池化金字塔(ASPP)结构,增大网络感受野的同时最大程度地保留多尺度特征信息,提高算法对小目标的检测性能;然后,设计一种多尺度稠密特征金字塔,在三尺度特征图的基础上增加一个浅层特征,采用稠密连接的方式融合特征,提升浅层细节特征与高级语义信息的融合能力,增强对微小缺陷特征的提取;最后,采用$ K $-means++算法聚类先验框,引入focal loss损失函数增大小目标样本的损失权重,有效提高网络学习的收敛速度.实验结果表明,所提算法较原YOLOv4模型的mAP值提升6.42%,较其他常用算法综合性能上有着较大的优势,可较好地满足实际工业生产的实时监测需求.     

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,提升检测速率;使用多尺度特征检测,增加浅层检测尺度,添加4倍上采样特征融合结构,提高安全帽佩戴检测准确率;优化[K]-Means聚类算法,获取安全帽佩戴检测的先验框（anchor box）,按照预测尺度大小分配适合的anchor,提升模型训练和检测速率。实验结果表明YOLOv3-WH相比YOLOv3,每秒检测帧数（FPS）提高了64%,检测平均精确度（mAP）提高了6.5%,该算法在提升了安全帽佩戴检测速率的同时提升了检测的准确率,对安全帽佩戴检测具有一定的实用性。