改进YOLOv5的X光图像违禁品检测算法

针对X光图像违禁品检测中的复杂背景、正负类别不平衡和漏检等问题，提出一种基于YOLOv5的X光违禁品检测算法。该算法通过在YOLOv5s骨干网络中引入Swin Transformer模块，利用局部自注意力与Shifted Window机制提升模型对X光图像全局特征的提取能力，并且在主干网络后增加空间注意力机制与通道注意力机制，以提升算法对违禁品关键特征的提取能力。引入一种自适应空间特征融合结构，缓解特征金字塔中不同层级特征图之间冲突对模型梯度的干扰。引入Focal Loss函数用于改进YOLOv5s的背景预测损失函数和分类损失函数，提升算法在正负样本与难易样本失衡情况下的检测能力。该算法在公开数据集SIXray100上的平均检测精度达到57.4%，相比YOLOv5s提高了4.5个百分点；在SIXray正样本数据集上的平均检测精度达到90.4%，相比YOLOv5s提高了2.4个百分点。实验结果表明，改进后的算法相比原始YOLOv5s算法检测精度有较大提升，证明了算法的有效性。     

基于图像低维特征融合的航拍小目标检测模型

针对无人机航拍图像目标检测中视野变化大、时空信息复杂等问题,文中基于YOLOv5(You Only Look Once Version5)架构,提出基于图像低维特征融合的航拍小目标检测模型.引入CA(Coordinate Attention),改进MobileNetV3的反转残差块,增加图像空间维度信息的同时降低模型参数量.改进YOLOv5特征金字塔网络结构,融合浅层网络中的特征图,增加模型对图像低维有效信息的表达能力,进而提升小目标检测精度.同时为了降低航拍图像中复杂背景带来的干扰,引入无参平均注意力模块,同时关注图像的空间注意力与通道注意力;引入VariFocal Loss,降低负样本在训练过程中的权重占比.在VisDrone数据集上的实验验证文中模型的有效性,该模型在有效提升检测精度的同时明显降低复杂度.     

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)。     

基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法

针对复杂场景下合成孔径雷达（Synthetic aperture radar, SAR）图像船舶目标像素尺度差异大和船舶密集排列造成目标漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法。对于YOLOv5的颈部网络,采用双向特征金字塔结构（Bi-directional feature pyramid network, BiFPN）提升网络多尺度特征融合能力,并在其自下而上的特征融合支路中,基于深度可分离卷积（Depthwise separable convolution, DSC）和通道MLP构建EC-MLP(Enhanced channel-MLP)模块,从而丰富语义信息,提供更充分的船舶目标上下文特征;引入全局注意力机制（Global attention mechanism, GAM）,使网络对输入特征进行针对性提取并运算,减少网络的信息丢失;此外,使用SIoU损失函数进一步提高网络的训练收敛速度和检测精度。在SSDD和HRSID数据集上与其他8种方法（Faster R-CNN、Libra R-CNN、FCOS、YOLOv5s、PP-YOLOv2、YOLOX-s...     

融合多层次浅层信息的航拍小目标检测

针对小目标检测及目标被遮挡的问题, 本文基于VisDrone2019数据集构建相应交通场景, 提出一种小目标检测算法. 首先, 充分利用主干网络的浅层特征改善小目标漏检的问题, 通过在YOLOv7算法原有的网络结构上增加小目标检测层P2, 并在P2小目标检测层的模型上为特征融合网络添加多层次浅层信息融合模块, 从而提高算法小目标检测效果. 其次, 使用全局上下文模块构建目标与全局上下文的联系, 增强模型区分目标与背景的能力, 改善目标因遮挡而出现特征缺失情况下的被检测效果. 最后, 本文采用专为小目标设计的损失函数NWD代替基线模型中的CIoU损失函数, 从而解决了IoU本身及其扩展对微小物体的位置偏差非常敏感的问题. 实验表明, 改进后的YOLOv7模型在航拍小目标数据集VisDrone2019 (测试集和验证集)上面mAP.5:.95分别有2.3%和2.8%的提升, 取得了十分优异的检测效果.     

基于注意力机制的YOLOv5算法在跑道异物检测中的应用

机场跑道异物严重影响飞行安全，针对现有算法对小目标存在误检、漏检等问题，提出一种改进的YOLOv5算法对机场跑道异物进行检测。在YOLOv5的主干网络中添加有效通道注意力（ECA）模块，通过少量参数的增加带来明显的性能增益。将颈部网络中原特征金字塔模块替换为加权双向特征金字塔（BiFPN）网络，实现双向跨尺度连接和加权特征融合。采用EIoU Loss作为损失函数，加快了收敛速度。在FOD-A数据集上的实验表明，改进后的YOLOv5模型均值平均精度（mAP@0.5）指标达到了97.4%，相比于原模型提高了1.6个百分点。     

改进YOLOv3算法及其在航拍图像车辆检测中的应用

针对航拍图像中的车辆目标尺度小、特征不明显导致目标检测困难的问题,提出一种改进YOLOv3的航拍车辆目标检测方法。将空间金字塔池化模块引入到特征提取网络中,丰富卷积特征的表达能力;设计4个不同尺度的卷积特征金字塔,并通过卷积特征融合机制来实现对多层级卷积特征的融合,在融合后的卷积特征金字塔上进行目标检测。在航拍图像车辆目标检测数据集上的测试结果表明,与原YOLOv3相比,改进后的算法能够有效地提高对航拍图像中车辆目标检测效果的查全率以及查准率,并将平均均值精度(mean average precision, mAP)提升了4.5百分点。     

基于改进YOLOv5的车辆端目标检测

在自动驾驶应用场景下,将YOLOv5应用于目标检测中,性能较之前版本有明显的提升,但在高运行速度情况下检测精度仍不够高,本文提出一种基于改进YOLOv5的车辆端目标检测方法.为解决训练不同数据集时需手动设计初始锚框大小,引入自适应锚框计算.在主干网络(backbone)添加压缩与激励模块(squeeze and excitation,SE),筛选针对通道的特征信息,提升特征表达能力.为了提升检测不同大小物体时的精度,将注意力机制与检测网络融合,把卷积注意力模块(convolutional block attention module, CBAM)与Neck部分融合,使模型在检测不同大小的物体时能关注重要的特征,提升特征提取能力.在主干网络中使用空间金字塔池化SPP模块,使得模型输入可以输入任意图像高宽比和大小.在激活函数方面,进行卷积操作后使用Hardswish激活函数,应用于整个网络模型.在损失函数方面,使用CIoU作为检测框回归的损失函数,改善定位精度低和训练过程中目标检测框回归速度慢的问题.实验结果表明,改进后的检测模型在KITTI 2D数据集上测试,目标检测的精确率(preci...     

改进的SSD算法及其在目标检测中的应用

针对以R-CNN展开的目标检测速度慢,传统的SSD算法在检测小目标精度不高的问题,提出一种改进的SSD算法.该算法提出轻量级网络融合+层级特征融合构建新的金字塔特征层来解决SSD对小目标识别率低的问题.将卷积前后的特征进行轻量级网络融合,形成新的金字塔特征层,对形成的特征层进行层级特征融合,形成最终的金字塔特征层,在最终的金字塔特征层上执行目标检测任务.在PASCAL-VOC2007的训练集和验证集上训练该算法,并在VOC2007测试集上测试该算法对小目标检测的有效性,检测速度达到81.5帧/s,与传统SSD算法相比,mAP提升了0.078.     

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BiFPN改进的深度学习口罩人脸检测方法

准确检测人员是否佩戴口罩对于保证食品生产环境的卫生、预防疾病的传播等具有重要意义。文章改进了YOLOv5算法的网络结构,首先基于双向特征金字塔网络(BiFPN)改进了YOLOv5网络的颈部(Neck)结构,然后使用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析,提出YOLOv5＿BM口罩人脸检测算法。在自制人脸口罩数据集上的测试结果表明,YOLOv5＿BM算法的平均精度高达95.3%,相比YOLOv5网络提升了3.8%。在公开数据集上与其他经典的目标检测算法相比,YOLOv5＿BM算法在性能方面也取得了提升,相比SSD算法,YOLOv5＿BM算法的平均精度提高了4.4%;相比YOLOv3算法,YOLOv5＿BM算法的平均精度提高了2.9%。     

基于Dark-YOLO的低照度目标检测方法EI北大核心CSCD

在复杂的低照度环境中获取的图像存在亮度低、噪声多和细节信息丢失等问题,直接使用通用的目标检测方法无法达到较为理想的效果.为此,提出低照度目标检测方法——Dark-YOLO.首先,使用CSPDarkNet-53骨干网络提取低照度图像特征,并提出路径聚合增强模块以进一步增强特征表征能力;然后,设计金字塔平衡注意力模块捕获多尺度特征并加以有效利用,生成包含不同尺度且更具判别力的特征;最后,使用预测交并比(intersection over union,IoU)改进检测头,IoU预测分支为每个预测框预测IoU值,使得目标定位更加准确.在ExDark数据集上的实验结果表明,相较于YOLOv4,均值平均精度(mAP)提升了4.10%,Dark-YOLO方法能够有效地提高在低照度场景下目标检测的性能.     

改进YOLOv5s的小目标烟雾火焰检测算法

针对复杂环境中,烟雾火焰检测存在精度低,小目标检测困难等问题,提出一种改进的基于YOLOv5s的小目标烟雾火焰检测算法。基于公开数据集自建了9 981张不相似的烟雾火焰图像数据集,解决现有数据集的限制,提高了模型的训练效率与泛化能力;在网络中添加3-D注意力机制SimAM,增加算法的特征提取能力,而且没有增加额外的参数;修改网络中的Neck结构,将三尺度检测改为四尺度检测,并结合了加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构,对特征融合过程进行修改,提高小目标的检测能力与特征融合能力;通过遗传算法来优化网络中的部分超参数,进一步模型的检测能力。实验结果表明,改进后的算法比原始YOLOv5s算法平均检测精度提高了7.2%,同时对小目标检测精度更高,误检漏检等情况减少。     

改进YOLOv5s+DeepSORT的监控视频车流量统计

针对监控视频中车流量统计准确率低的问题,提出一种改进YOLOv5s检测结合Deep SORT跟踪的车流量统计方法.为了提升检测器识别效果,将注意力模块CBAM与YOLOv5s网络的Neck部分融合,提高网络的特征提取能力;将CIoU Loss代替GIoU Loss作为目标边界框回归损失函数,加快边界框回归速率的同时提高...     

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。     

基于可逆金字塔和平衡注意力的工业裂缝分割

针对目前工业裂缝分割算法存在细小裂缝易丢失、孤立噪点难消除的问题，提出一种基于可逆金字塔和平衡注意力的工业裂缝分割网络（reversible pyramid and balanced attention network，RPBAN）。提出可逆金字塔模块，在编码器与解码器之间引入特征金字塔和改进后的倒-特征金字塔，加深全局特征与细节特征的融合，从而提升细小裂缝检测性能；在解码阶段引入平衡注意力模块，将平衡特征作为引导信息，有效消除孤立噪点；在学习阶段选取Focal Loss作为损失函数，控制正负样本在训练中所占的权重，使得模型更专注于裂缝样本。通过在自建的输配电线路瓷瓶裂缝数据集InsulatorCrack和三个具有挑战性的公开裂缝数据集CFD、CrackTree200和AEL上进行验证和测试，实验表明与其他基准方法相比，RPBAN提升了细小裂缝检测效果，有效消除了孤立噪点，能够实现更高精度的语义分割。在四个数据集上IoU分别达到61.42%、58.36%、64.45%、53.44%，说明了RPBAN的有效性和通用性。     

改进YOLOv7算法的钢材表面缺陷检测研究

当前,基于深度学习的智能检测技术逐步应用于钢材表面缺陷检测领域,针对钢材表面缺陷检测精度低的问题,提出一种高精度实时的缺陷检测算法CDN-YOLOv7。加入CARAFE轻量化上采样算子来改善网络特征融合能力,融合级联注意力机制和解耦头重新设计YOLOv7检测头网络,旨在解决原始头网络特征利用效率不高的问题,使其充分利用各尺度、通道、空间的多维度信息,提升复杂场景下模型表征能力。引入归一化Wasserstein距离重新设计Focal-EIoU损失函数,提出NF-EIoU替换CIoU损失,平衡各尺度缺陷样本对Loss的贡献,降低各尺度缺陷的漏检率。实验结果表明,CDN-YOLOv7的检测精度可达80.3%,较于原YOLOv7精度提升了6.0个百分点,模型推理速度可达60.8帧/s,满足实时性需求,CDN-YOLOv7在提升各尺度缺陷检测精度的同时显著降低了缺陷的漏检率。     

基于改进YOLOv5网络模型的夜间车辆检测研究

为解决夜间场景下视频监控目标检测在实际应用时准确率不高这一问题,提出改进的YOLOv5算法。首先,建立了真实夜间场景目标的数据集,该数据集有2000张图像,分为了机动车、非机动车和车牌三个类别,以8∶2的比例均匀随机分为训练集和测试集,将夜间目标的图像放入改进的YOLOv5模型中训练,最终达到在夜间检测目标的目的;改进的YOLOv5利用了K-means++聚类算法生成自适应锚框,提高对夜间目标样本的聚类效率。其次,将改进的CBAM注意力机制与特征提取网络进行融合以获取夜间目标的重要特征。最后,将Bottleneck替换成GSBottleneck模块,利用GSConv轻量化的优势减少网络模型的计算量与参数量。结果表明,通过原YOLOv5网络模型算法训练后得到的mAP值为86.69%,改进后的YOLOv5网络模型算法训练后得到的mAP值为91.98%,三种被检测类别：机动车、非机动车和车牌的检测准确精度与原版算法相比分别提升了2.00、6.66、7.19个百分点,改进的YOLOv5网络模型可以为夜间场景下车辆特征的检测提供较好的技术支持。     

改进YOLOv5的轻量级带钢表面缺陷检测

针对工业场景下设备资源有限的情况,提出一种改进YOLOv5的轻量化带钢缺陷检测模型.首先,使用Shuffle Netv2代替主干特征提取网络,优化模型参数量和运行速度;其次,采用轻量级上采样算子CARAFE (contentaware reassembly of features),在增大感受野的同时进一步降低参数和计算量;同时引入GSConv层,在保证语义信息的同时平衡模型准确性与检测速度;最后,设计一种跨层级特征融合机制,提高网络的检测精度.实验结果表明,改进后的模型的平均检测精度为78.5%,相较于原始YOLOv5算法提升了1.4%;模型计算量为10.9 GFLOPs,参数量为5.88×10⁶,计算量和参数量分别降低31%和15.4%;检测速度为49 f/s,提升了3.5 f/s.因此,改进后的模型提高了检测精度和检测速度,并且大幅降低了模型的计算量和参数量,能够满足对带钢表面缺陷进行实时检测.     

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.