多尺度下遥感小目标多头注意力检测

针对地理空间遥感图像中检测目标存在多尺度特性、形态多变以及小目标判别特征过少等造成检测识别精度不高的问题,提出了基于多尺度下遥感小目标多头注意力检测算法YOLO-StrVB。对网络结构进行重构,搭建多尺度网络模型,增加目标检测层,提高特征提取网络下遥感小目标模型不同尺度下的检测能力;加入双向特征金字塔网络（Bi-FPN）进行多尺度特征融合,提高双向跨尺度连接和加权特征融合;在YOLOv5网络末端融合Swin Transformer多头注意力机制块,提升感受野适应目标识别任务的多尺度融合关系,优化主干网络;使用Varifocal loss对网络进行训练,提升遥感密集检测小目标的存在置信度和定位精度,并选用CIoU作为边界框回归的损失函数,提高感知分类得分（IACS）的边框回归精度。通过在遥感目标数据集NWPU VHR-10上的实验验证,对比YOLOv5原模型的mAP提高了3.05个百分点,能有效提高小目标的检测精度,达到了对地理空间遥感图像中小目标检测的鲁棒性。     

面向目标检测的尺度增强特征金字塔网络

基于特征金字塔网络的目标检测算法没有充分考虑不同目标间的尺度差异以及跨层特征融合过程中高频信息损失问题,使网络无法充分融合全局多尺度信息,导致检测效果不佳.针对这些问题,提出了尺度增强特征金字塔网络.该方法对特征金字塔网络的侧向连接和跨层特征融合方式进行了改进,设计具有动态感受野的多尺度卷积组作为侧向连接来充分提取每一个目标的特征信息,引入基于注意力机制的高频信息增强模块来促进高层特征与底层特征融合.基于MS COCO数据集的实验结果表明,该方法能有效提高各尺度目标的检测精度,整体性能优于现有方法.     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题，提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先，构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试；其次，基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型，融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块；最后，在训练策略上引入聚焦分类损失函数，以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验，结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%，相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点，同时检测速度为33.8 frame/s。此外，在拓展实验中，改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明，所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

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。     

二次特征融合的YOLO目标检测算法

为解决YOLO目标检测算法精确度低的问题,提出一种二次特征融合的YOLO目标检测算法.使用改进的可分离卷积模块来对传统的卷积模块进行改进,从而减小网络的模型,保证目标检测的速度;将卷积块之间的残差连接改进为密集连接,从而增大感受野;对于输出的三个不同大小的特征图进行二次特征融合,将高层特征信息与下层特征信息结合,让下层信息充分融合上层信息,从而提高对图片特征提取的能力.在PASCAL VOC 2007、WiderFace数据集上实验的结果表明,该方法对于目标检测的精度有明显的提高.     

基于改进DCNN的烟火隐患检测方法

针对山火烟雾这类柔性目标图像存在的形状不固定所导致的识别精度低、泛化性差等问题,提出了一个基于YOLO的改进深度卷积神经网络(DCNN)识别方法.该方法通过数据增强算法优化训练网络;利用GIoU_Loss损失函数替换L2 Loss函数,大幅降低损失值;运用空间金字塔池化,将多尺度特征进行融合,增加网络的感受野,提高检测精度.实验结果表明,改进方法相对于原YOLO算法查全率提升了1.3％,查准率提高了2.1％.     

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.     

基于深度学习的实时车辆检测研究

针对城市交通复杂场景下车辆检测存在准确率低的问题,提出改进SSD(单发多箱探测器)目标检测算法。首先基于轻量化的PeleeNet(一种基于密集卷积网络的轻量化网络变体)网络结构改进SSD算法中VGG16(视觉几何群网络)特征提取网络,在保证提取丰富特征的前提下,有效地减少模型参数,提高模型的实时性;其次设计了多尺度特征融合模块和底层特征增强模块,提高特征的表达性能;最后根据数据集中目标的大小调整默认框的长宽比例,并在后三个特征层的每个单元上增加默认框。实验结果表明,改进后的目标检测算法的准确率mAP(平均精度)为79.83%,与原始SSD相比提高了2.25%,并验证了改进SSD算法的有效性。     

基于改进SSD的视频烟火检测算法

由于以往视频烟火检测模型复杂,存在检测精度与速度不能兼顾的问题,提出一种改进SSD的轻量化视频烟火检测算法（GSSD）。该算法首先将SSD算法中的骨干网络替换为GhostNet网络模型,减少算法参数量,提高检测速度,之后通过Concat操作进行多尺度特征融合,提升算法对小目标的检测精度。该算法分别在PASCAL VOC...     

结合多通道注意力的遥感图像飞机目标检测

针对尺度多样化、目标密集、成像质量较差的遥感影像上飞机目标识别精度低的问题,提出结合平行层特征共享结构和注意力机制的遥感飞机目标自动检测模型AFF-CenterNet。该方法采用“编码-解码”的主干网络结构,以ResNet50进行基础特征提取;引入空洞卷积与注意力约束的平行层特征共享结构进行特征融合,有效提高了算法的特征提取能力;在UCAS-AOD和RSOD公共遥感数据集上分别进行实验,检测精度达到96.78%,相较于Faster R-CNN、SSD、YOLOv5s和原CenterNet算法分别提高了6.2、7.2、1.48和16个百分点。实验结果表明,该AFF-CenterNet算法在保持一定计算效率的条件下最大化CenterNet的小目标表征能力,有效提升了遥感影像中飞机的检测精度,对实现遥感影像飞机快速检测具有一定的参考意义。     

基于密集连接与特征增强的遥感图像检测

遥感技术的快速发展使得遥感图像检测技术广泛应用于军事、农业、交通、城市规划等多个领域。随着遥感分辨率和数据体量的不断提升,通过人工处理数据的方法已经无法满足实时性需求,因此,实现高效、精准的自动化数据处理方式成为该领域的研究热点。针对遥感图像分辨率高、背景复杂、目标尺度小等特点,提出一种改进的YOLOv3算法,用以提升遥感图像的检测效果。在原始YOLOv3算法的基础上,使用改进的密集连接网络替换原有的DarkNet53作为基础网络,以提升网络输入和预测结果的尺度多样性。通过阀杆模块降低输入损失,同时在浅层特征图中加入特征增强模块,从而丰富特征图的感受野,强化网络对浅层特征信息的提取,在保证整体检测性能的同时使网络对遥感图像中、小目标的检测精度和鲁棒性均有所提升。在遥感图像数据集上进行多组对比实验,结果表明,相比原始YOLOv3算法,该算法的平均准确率提高9.45个百分点,在小尺度目标上的检测准确率提升更显著,达到11.03个百分点,且模型参数量得到有效缩减。     

基于优化Faster-RCNN的遥感影像飞机检测

针对传统飞机检测算法特征学习能力较弱,在背景复杂、目标密集、成像质量较差的遥感影像上检测精度较低的问题,提出了 一种基于Faster-RCNN(Faster-Regions with Convolutional Neural Network)框架的遥感影像飞机检测优化算法.以ResNet50为基础特征提取网络,引入空洞...     

联合多尺度和注意力机制的遥感影像检测

遥感影像中目标的检测问题一直是遥感图像处理领域的热点和难点。传统的检测算法,在解决场景复杂,尺度差异大的目标时性能不高,而使用深度学习很难兼顾遥感目标的准确性和实时性。针对这一问题,设计了一种利用多尺度融合特征检测目标的轻量级网络,并提出一种能够从三个维度上生成像素自适应特征权重的注意力机制帮助提取显著特征,同时采用了最新的优化算法改善模型的性能,在减少计算量的同时保证了检测精度。实验结果表明,该模型MAP@0.5可达0.945,F1可达0.841,检测速度满足实时性要求。     

基于残差收缩网络的遥感图像目标检测算法

针对于遥感图像中背景复杂噪声多、小目标多且排布密集、目标尺度差异大等问题,提出了一种改进通道注意力与残差收缩网络的遥感图像目标检测算法。该算法借助卷积神经网络,以YOLOV3模型作为基础网络,选择Mosaic图像增强的方式进行数据预处理,采用深度残差收缩模块重构了特征提取网络,并结合通道注意力机制与组合池化构建空间金字塔池化融合层,采用CIOU进行定位损失计算,最终实现遥感图像目标检测。实验结果表明：改进算法相比于原算法的总体mAP由89.2%提升至92.2%,获得了更好的性能表现。     

基于多尺度特征融合的土地利用分类算法

针对土地利用分类中高空间分辨率遥感图像已标注样本少和传感器高度变化导致地物形变等问题,提出一种基于多尺度特征融合的土地利用分类算法。通过对多个卷积层特征进行多尺度自适应融合,降低地物形变对分类精度造成的影响。为进一步提高分类精度,利用预训练网络提取的深度特征对多尺度特征融合部分和全连接层进行预训练,采用增广数据集对整个网络进行微调。实验结果表明,自适应融合方法改善了融合效果,有效提高了土地利用分类的精度。     

轻量级水下目标检测器LUDet

针对传统水下目标检测器受环境影响较大的问题,使用一种新的轻量级网络LUNet提取特征,结合两阶段检测算法提出轻量级检测器LUDet。首先,网络的第1个阶段使用高效卷积池化来获取不同特征表达。然后,在稠密连接结构的基础上增加两路稠密连接,以提高网络表征能力。网络由卷积池化层与两路稠密连接结构构成,网络中使用GhostModel代替1×1点卷积。使用CAFIR10和CAFIR100数据集进行分类实验验证了提出的骨干网的有效性。针对检测任务,LUDet通过通道注意力、多阶段融合后的特征图对目标进行检测。使用2个水下数据集对改进的检测器进行验证,水下生物数据集上检测的mAP达到了52.5%,水下垃圾数据集上检测的mAP达到了58.7%。     

改进YOLOv4在遥感飞机目标检测中的应用研究

针对遥感图像中飞机目标检测精度低、检测速度慢、背景复杂等问题,提出了一种基于深度学习的改进YOLOv4目标检测算法。改进YOLOv4的主干特征提取网络,保留高分辨率的特征层,去除了用于检测大目标的特征层,减少语义丢失。在卷积神经网络中使用DenseNet（密集连接网络）加强对飞机目标的特征提取,减少梯度消失问题。对数据集使用[K]-means算法得到效果最佳的先验框数量和尺寸。在RSOD（Remote Sensing Object Detection）数据集和DIOR（Detection In Optical Remote sensing images）数据集上的实验表明,该算法满足实时性的需求,且该算法的精确度达到95.4%,较原算法提升了0.3个百分点;召回率达到86.04%,提升了4.68个百分点;mAP值达到85.52%,提升了5.27个百分点。     

改进YOLO轻量化网络的口罩检测算法

针对目前YOLO轻量网络在口罩佩戴检测任务中出现的特征提取不足和特征利用率不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny的轻量化网络算法。增加Max Module结构以获取更多目标的主要特征,提高检测准确率。提出自下而上的多尺度融合,结合低层信息丰富网络的特征层次,提高特征利用率。使用CIoU作为边框回归损失函数,加快模型收敛速度。相较于原算法,在公开数据集PASCAL VOC和口罩佩戴检测任务中,mAP分别提高4.9个百分点和3.3个百分点,检测速率分别达到74 frame/s和64 frame/s,满足口罩佩戴检测任务的准确率和实时性。     

改进YOLOv5s的遥感图像目标检测

针对遥感图像中感兴趣目标特征不明显、背景信息复杂、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题,本文提出了一种改进YOLOv5s的遥感图像目标检测算法（Swin-YOLOv5s）。首先,在骨干特征提取网络的卷积块中加入轻量级通道注意力结构,抑制无关信息的干扰;其次,在多尺度特征融合的基础上进行跨尺度连接和上下文信息加权操作来加强待检测目标的特征提取,将融合后的特征图组成新的特征金字塔;最后,在特征融合的过程中引入Swin Transformer网络结构和坐标注意力机制,进一步增强小目标的语义信息和全局感知能力。将本文提出的算法在DOTA数据集和RSOD数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率。