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%.     

基于反馈机制与空洞卷积的道路小目标检测网络

随着卷积神经网络与特征金字塔的发展,目标检测在大、中目标上取得了突破,但对于小目标存在漏检、检测精度低等问题。在YOLOv4算法的基础上进行改进,提出YOLOv4-RF算法,进一步提高模型对小目标的检测性能。使用空洞卷积替换YOLOv4中Neck部分的池化金字塔,在网络更深处减少语义丢失的同时获得更大的感受野。在此基础上,对主干网络进行轻量化并增加特征金字塔到主干网络的反馈机制,对来自浅层与深层融合的特征再次处理,保留更多小目标的特征信息,提高网络分类和定位的有效性。鉴于小目标物体属于困难检测样本,引入Focal Loss损失函数,增大困难样本的损失权重,形成YOLOv4-RF算法。在KITTI数据集上的实验数据表明,YOLOv4-RF在各个类别上的检测精度均高于YOLOv4,并在模型缩小138 MB的基础上提高了1.4%的平均精度均值(MAP@0.5)。     

基于Involution Prediction Head的小目标检测算法

针对通用目标检测算法在检测小目标时存在错检和漏检等问题,提出了一种小目标检测算法IPH(Involution Prediction Head),将其运用在YOLOv4和YOLOv5的检测头部分,在VOC2007数据集上的实验结果表明,运用IPH后的YOLOv4小目标检测精度APs(AP for small objects)相比原始算法提升了1.1%,在YOLOv5上的APs更是提升了5.9%。经智能交通检测数据集进一步检验,IPH算法和去下采样能有效提升小目标检测精度,减少错检和漏检的情况。     

基于改进YOLOv4-tiny的无人机视觉目标检测

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)图像背景复杂、检测目标尺度小以及计算资源受限的特点,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny的无人机视觉目标检测方法。基于YOLOv4-tiny改进主干网络,减少主干网络的下采样倍数,在保证检测速度的情况下,提升小目标检测精度。在VisDrone数据集上的实验表明,改进算法较原算法平均精度提高5.7%,且具有与原模型同样的规模。     

面向小目标的YOLOv5s安全帽佩戴检测

本文介绍了一种新的基于YOLOv5s的目标检测方法,旨在弥补当前主流检测方法在小目标安全帽佩戴检测方面的不足,提高检测精度和避免漏检.首先增加了一个小目标检测层,增加对小目标安全帽的检测精度;其次引入ShuffleAttention注意力机制,本文将ShuffleAttention的分组数由原来的64组减少为16组,更加有利于模型对深浅、大小特征的全局提取;最后增加SA-BiFPN网络结构,进行双向的多尺度特征融合,提取更加有效的特征信息.实验表明,和原YOLOv5s算法相比,改善后的算法平均精确率提升了1.7%,达到了92.5%,其中佩戴安全帽和未佩戴安全帽的平均精度分别提升了1.9%和1.4%.本文与其他目标检测算法进行对比测试,实验结果表明SAB-YOLOv5s算法模型仅比原始YOLOv5s算法模型增大了1.5M,小于其他算法模型,提高了目标检测的平均精度,减少了小目标检测中漏检、误检的情况,实现了准确且轻量级的安全帽佩戴检测.     

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.     

基于改进YOLOv4的小目标行人检测算法

行人检测在无人驾驶环境感知领域具有重要应用。现有行人检测算法多数只关注普通大小的行人目标,忽略了小目标行人特征信息过少的问题,从而造成检测精度低、应用于嵌入式设备中实时性不高等情况。针对该问题,提出一种小目标行人检测算法YOLOv4-DBF。引用深度可分离卷积代替YOLOv4算法中的传统卷积,以降低模型的参数量和计算量,提升检测速度和算法实时性。在YOLOv4骨干网络中的特征融合部分引入scSE注意力模块,对输入行人特征图的重要通道和空间特征进行增强,促使网络学习更有意义的特征信息。对YOLOv4颈部中特征金字塔网络的特征融合部分进行改进,在增加少量计算量的情况下增强对图像中行人目标的多尺度特征学习,从而提高检测精度。在VOC07+12+COCO数据集上进行训练和验证,结果表明,相比原YOLOv4算法,YOLOv4-DBF算法的AP值提高4.16个百分点,速度提升27%,将该算法加速部署在无人车中的TX2设备上进行实时测试,其检测速度达到23FPS,能够有效提高小目标行人检测的精度及实时性。     

基于改进YOLOv4的自动驾驶场景车辆检测

针对自动驾驶场景,现有车辆检测算法对小目标车辆检测效果不好,导致车辆检测精度不高的问题,该文提出改进YOLOv4算法。首先增加小目标检测层,降低小目标车辆的漏检率;然后使用EIoU(efficient intersection over union)损失函数替换CIoU(complete intersection over union)损失函数,降低算法的边界框回归损失,提高算法的检测精度。在数据预处理阶段采用Mosaic数据增强的方法提高小目标车辆的训练效果,以及使用K-Means聚类算法选出更合适的检测锚框。在KITTI数据集上实验,改进算法平均检测精度为95.84%,检测速度为37.12帧/s,相比YOLOv4算法,平均检测精度提高2.84%。实验结果表明,改进YOLOv4算法达到了提高车辆检测效果的目的。     

基于改进YOLOv4的轻量化目标检测算法

针对当前YOLOv4目标检测网络结构复杂、参数多、训练所需的配置高以及实时检测每秒传输帧数（FPS）低的问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化目标检测算法ML-YOLO。首先,用MobileNetv3结构替换YOLOv4的主干特征提取网络,从而通过MobileNetv3中的深度可分离卷积大幅减少主干网络的参数量;然后,用简化的加权双向特征金字塔网络（Bi-FPN）结构替换YOLOv4的特征融合网络,从而用Bi-FPN中的注意力机制提高目标检测精度;最后,通过YOLOv4的解码算法来生成最终的预测框,并实现目标检测。在VOC2007数据集上的实验结果表明,ML-YOLO算法的平均准确率均值（mAP）达到80.22%,与YOLOv4算法相比降低了3.42个百分点,与YOLOv5m算法相比提升了2.82个百分点;而ML-YOLO算法的模型大小仅为44.75 MB,与YOLOv4算法相比减小了199.54 MB,与YOLOv5m算法相比,只高了2.85 MB。实验结果表明,所提的ML-YOLO模型,一方面较YOLOv4模型大幅减小了模型大小,另一方面保持了较高的检测精度,表明该算法可以满足移动端或者嵌入式设备进行目标检测的轻量化和准确性需求。     

改进YOLOv5算法的遥感图像车辆检测

针对遥感图像中背景复杂目标、车辆小导致的成像模糊的目标漏检问题，提出一种基于YOLOv5s的改进模型。改进模型设计一种新的主干网络结构：改进模型的主干特征提取选用RepVGG网络，同时在主干网络中加入注意力机制CoordAttention来提高模型小目标的感知能力。增加多尺度特征融合，提高改进模型对于小目标的检测精度，边框回归的损失函数选择使用DIoU，帮助改进模型实现更加精准定位。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型在遥感图像的目标检测，相较于原始模型在小目标车辆中检测精度提升5.3个百分点，与Faster R-CNN相比mAP提升16.88个百分点。改进后的模型与主流的检测算法相比能有较大的检测精度提升，相较于原始的YOLOv5s模型在遥感图像小车辆检测有更好的检测精度。     

改进YOLOv5算法的钢筋端面检测

钢筋是基建行业不可或缺的结构材料,无论是钢筋生产过程、还是施工现场,对钢筋进行准确计数是必不可少的环节.成捆钢筋存在端面密集、直径尺度不统一、端面边界粘连、端面与背景融合、端面之间存在遮挡等问题.针对上述问题,提出了一种改进的YOLOv5模型框架,以降低密集小目标漏检率、误检率.针对钢筋端面数据集稀缺、没有公开的大型数...     

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...     

基于改进YOLOv3的遥感图像小目标检测

YOLOv3算法被广泛地应用于目标检测任务。虽然在YOLOv3基础上改进的一些算法取得了一定的成果,但是仍存在表征能力不足且检测精度不高的问题,尤其对小目标的检测还不能满足需求。针对上述问题,提出了一种改进YOLOv3的遥感图像小目标检测算法。首先,使用K均值聚类变换（K-means-T）算法优化锚框的大小,从而提升先验框和真实框之间的匹配度;其次,优化置信度损失函数,以解决难易样本分布不均衡的问题;最后,引入注意力机制来提高算法对细节信息的感知能力。在RSOD数据集上进行实验的结果显示,与原始的YOLOv3算法、YOLOv4算法相比,所提算法在小目标“飞机（aircraft）”类上的平均精确率（AP）分别提高了7.3个百分点和5.9个百分点。这表明所提算法能够有效检测遥感图像小目标,具有更高的准确率。     

基于Swin Transformer的YOLOv5安全帽佩戴检测方法

针对目前施工现场的安全帽检测方法存在遮挡目标检测难度大、误检漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv5的安全帽检测方法;首先,使用K-means++聚类算法重新设计匹配安全帽数据集的先验锚框尺寸;其次,使用Swin Transformer作为YOLOv5的骨干网络来提取特征,基于可移位窗口的Multi-head自注意力机制能建模不同空间位置特征之间的依赖关系,有效地捕获全局上下文信息,具有更好的特征提取能力;再次,提出C3-Ghost模块,基于Ghost Bottleneck对YOLOv5的C3模块进行改进,旨在通过低成本的操作生成更多有价值的冗余特征图,有效减少模型参数和计算复杂度;最后,基于双向特征金字塔网络跨尺度特征融合的结构优势提出新型跨尺度特征融合模块,更好地适应不同尺度的目标检测任务;实验结果表明,与原始YOLOv5相比,改进的YOLOv5在安全帽检测任务上的mAP@.5:.95指标提升了2.3%,检测速度达到每秒35.2帧,满足复杂施工场景下安全帽佩戴检测的准确率和实时性要求。     

基于改进的YOLOv3口罩佩戴检测和识别

新冠疫情仍在全球肆虐,佩戴口罩可以有效阻断新冠病毒传播,口罩佩戴检测系统能及时提醒公共场所活动的人佩戴口罩。针对该问题及小尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的网络模型Face＿mask Net用于口罩佩戴检测。由于YOLOv3算法训练的网络模型对小目标检测率低,IoU值相同时不能反映预测框和目标框是否相交,以及传统NMS对于遮挡经常产生错误抑制情况,Face＿mask Net改进了残差块和神经网络结构,引入SPP模块和CSPNet网络模块,并采用DIoU作为损失函数,DIoU-NMS算法作为分类器。实验结果表明,Face＿mask Net可以有效提高目标检测准确率,AP75下的平均准确率为58.05%,相比由YOLOv3算法训练的网络模型提高了4.11%。     

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.     

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%。     

引入注意力机制的YOLOv5安全帽佩戴检测方法

对于钢铁制造业、煤矿行业及建筑行业等高危行业来说,施工过程中佩戴安全帽是避免受伤的有效途径之一.针对目前安全帽佩戴检测模型在复杂环境下对小目标和密集目标存在误检和漏检等问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测方法来对安全帽的佩戴进行检测.在YOLOv5的主干网络中添加坐标注意力机制(coordinate attenti...