基于SimAM-YOLOv5s的PCB缺陷检测算法

为解决PCB缺陷检测存在精度低、检测效果差的问题,提出一种基于SimAM-YOLOv5s的PCB缺陷检测算法。利用Kmeans++对锚框进行重新聚类,通过添加浅层尺度信息来丰富小目标数据,提高深层和浅层语义信息的融合能力;将损失函数修改为SIoU,即引入角度损失来计算距离损失,以加快网络收敛速度,使回归参数更加准确;通过结合轻量化注意力机制SimAM为网络提供三维的注意力权重,过滤掉冗余信息,改善模型的准确性和鲁棒性。实验结果表明,改进后YOLOv5s算法的模型大小为27.7 MB,检测的平均精度均值为98.39%,比原网络提高了4.44%,有效提升了PCB缺陷检测的精度。     

基于改进YOLOv5的PCB小目标缺陷检测研究

面对印刷电路板(print circuit board,PCB)小型化、多层化、高集成化的趋势,针对目前PCB缺陷检测方法存在漏检、特征提取困难、误检率高以及检测性能差等问题,本文提出了基于改进YOLOv5算法的PCB小目标缺陷检测方法。该方法先针对PCB小目标缺陷特点采用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise) +二分K-means聚类算法以找到更适合的锚框;然后对YOLOv5的特征提取层、特征融合层以及特征检测层进行改进,增强关键信息的提取,加强深层信息与浅层信息的融合;从而减少PCB缺陷的误检率、漏检率,以提高网络的检测性能;最后在公开PCB数据集上进行相关对比实验。结果表明,改进后模型的平均精度(mAP)为99.5%,检测速度为0.016 s。相比于Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4网络模型,检测精度分别提升了17.8%、9.7%、5.3%,检测速度分别提升了0.846 s、0.120 s、0.011 s,满足PCB缺陷在实际工业生产现场的高精度、高速度检测要求。     

一种改进YOLOv5模型的PCB板缺陷检测方法

针对传统PCB板检测方法中检测效率不高,检测精度较低等缺点,提出了一种改进YOLOv5模型的PCB板缺陷检测方法。为提升小目标缺陷检测精度,构建了基于BiFPN的网络连接方式,更加充分地利用了不同尺度的特征信息;为了更好地捕捉目标缺陷的位置,引入了Coordinate Attention注意力机制,使模型的定位和目标捕捉更加精准。实验结果表明,较原始的YOLOv5模型,所提出的针对PCB板表面缺陷检测方法的均值平均精度提高了3.2%。     

基于改进YOLOv5的路面缺陷检测算法研究

针对传统的路面缺陷检测算法,路面缺陷特征提取单一,且依赖于人工提取,导致检测效率低下的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的路面缺陷检测算法。针对原算法对路面缺陷的位置信息提取不充分,引入CBAM注意力机制并对空间注意力中的7*7卷积层替换为3个串行5*5卷积后使用1*1卷积融合3个不同感受野下的特征信息,增强提取缺陷位置信息的能力。在训练阶段,增加正样本的数量,缓解模型训练时的正负样本不均衡。为证明该算法的有效性,在公共数据集GRDDC2020上进行验证,实验表明,改进后的YOLOv5算法F1-score相比于原YOLOv5算法提高2.1%,达到57.7%。     

基于改进YOLOv5s的交通标志检测算法

针对城市道路的交通标志在真实路况中存在光照不均、遮挡等因素导致的在目标检测任务中出现参数量过多、检测速度慢等问题,文章基于原有YOLOv5s的网络框架提出一种改进后的目标检测网络Shuffle-Block,首先选用开源的CCTSDB数据集进行实验,引入Shuffle-Block模块替换YOLOv5s原始的CSPDarknet主干网络,使得YOLOv5s的网络模型轻量化,降低模型的复杂程度。     

基于改进YOLOv5s轻量化带钢表面缺陷检测方法

针对YOLOv5s模型参数量大、难以在嵌入式设备上部署的问题,设计了一种轻量化的YOLOv5s带钢表面缺陷检测方法。首先将主干网络中的部分卷积层替换为多分枝结构的RepGhost,增强了主干对特征信息的提取能力,推理时可以转化为单分支结构,保证了检测速度。其次提出了一种轻量级的FPN网络(GG-FPN),其中的G-Ghost用于削减C3模块中的冗余参数,而GSConv则利用大卷积核的深度可分离卷积和分支结构,保证精度和速度的双提升。实验表明,在NEU-DET数据集上,GG-FPN模型参数量较原FPN减少了24.7%,GFLOPs降低了20.6%。对 于整个模型,改进的算法mAP仅损失1.9%,参数量较YOLOv5s减少了37.5%,GFLOPs降低了33.1%,检测速度达到187 frame/s,更好地均衡了检测的速度与精度。     

用于PCB缺陷检测系统的YOLOv5算法设计

本文提出了ATCSP-YOLOv5用于PCB中的小目标检测。将跨阶段局部网络（CSPNet）的思想和Transformer中多头自注意力机制（Multi-Head Attention）相结合,在YOLOv5的主干网络中加入多头自注意力跨阶段局部网络（ATCSP）模块。同时,在特征金字塔部分融合生成感受野更小的目标检测层,用于添加小目标探测头。除此之外,还使用了SRGAN和数据增强来扩充数据集,更好的实现了缺陷检测。在实验中ATCSP-YOLOv5的mAP@0.5为98.38%,相较于原始的YOLOv5s提升了3.06%,同时检测速度没有明显下降。     

改进YOLOv5s的交通标志检测算法

随着无人驾驶技术的发展,交通标志检测对于维护交通秩序、降低交通事故频率意义重大。针对交通标志因尺寸小、密度高或背景复杂导致检测精度降低的问题,提出一种改进的YOLOv5s算法。首先,将ConvNeXt＿Block嵌入YOLOv5s的Backbone和Head部分,增强YOLOv5s特征提取网络的特征提取能力,提升模型检测精度;其次,引入轻量级通用上采样算子CARAFE,在不带来过多参数量和计算量的前提下,更好地利用特征图的信息,同样带来精度提升。使用该模型处理TT100K数据集,达到79.9%的检测精度,在YOLOv5s算法的基础上提高了1.8%,帧处理速率达到74 FPS,仍然符合实时性的要求。实验结果充分验证,改进模型在真实的交通标志检测场景中兼具实时性与准确性。     

基于改进YOLOv5的磁瓦表面缺陷检测方法研究

磁瓦的表面缺陷检测是生产环节的重要部分。针对传统的磁瓦表面目标缺陷检测存在精度低下、速度缓慢、小目标检测难度大等问题,首先采用YOLOv5s作为基础的网络,用改进后的CombinedE ffi cientNetV2网络来代替原YOLOv5中的CSPDarknet网络,让网络更加轻量化的同时检测速度有所提高。其次,将Ciou损失函数替换成性能更好的Focal-Eiou损失函数,提高对磁瓦表面的缺陷提取校正能力。最后,在网络中结合改进后的双Shu ffl eAttention注意力机制,并将激活函数替换成GeLU,让网络能关注到重要位置。通过多次训练网络,与FastRCNN、YOLOv3、SSD、原YOLOv5算法进行对比,P和mAP有不同程度的提升。结果表明,相较于原YOLOv5,改进后的算法mAP提高了3.9%,P提高了4%,FPS达到了41.3帧/s,能满足磁瓦生产线中的缺陷检测需求。     

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。     

基于YOLOv5s的导盲系统障碍物检测算法

由于盲人缺乏视觉感知能力,因此在户外独立出行时具有较大的风险。为了增强盲人户外场景下的环境感知能力,本文针对导盲系统的实际应用,提出一种基于YOLOv5s改进的导盲系统障碍物检测算法。首先,为了降低整体模型的计算量,使用MobileNetV3代替原网络的主干特征提取网络;然后,引入CA注意力机制使模型更好地关注训练过程中的有效特征;最后,采用EIoU边界框损失函数替换原模型的CIoU,优化了预测框的回归速度与精度。在服务器上进行模型验证,实验结果表明本文所提算法相较原模型计算量降低了59%,参数量降低了49.3%,同时mAP提高了2.3%,具有一定的实用价值。     

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%。     

基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法

为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global Attention Mechanism, GAM)引入主干特征提取网络,在降低注意力复杂度的同时获得丰富的跨维度特征,增强了裂缝的识别能力;采用空间金字塔软池化网络(Spatial Pyramid Softpool, SPSF),通过Softpool池化保留多维语义以减少信息弥散,提高了边界框回归的准确性;在颈部特征增强网络,运用空洞深度可分离卷积(Atrous DSC)进行下采样,通过扩大感受野加强深层和浅层信息的聚合能力,提高裂缝识别的泛化性。经过在自制道路裂缝数据集上的实验,相较于YOLOv5s,改进算法的mAP提高2.2%,有效提升了道路裂缝检测的准确性和对不同背景下裂缝识别的泛化能力。     

基于改进YOLOv5的X射线图像铸件缺陷实时检测

铸件缺陷检测是一项重要的质量管理程序。为了避免人为因素的影响,提高检测精度,对YOLOv5s6的目标检测算法进行改进,用于X射线图像的铸件缺陷检测。首先设计了一种C3CA模块用于捕获跨通道、方向感知和位置感知的信息。然后通过在骨干网络中融合多头自注意力机制来捕获局部与全局信息。最后采用Focal-EIoU Loss损失函数。实验结果表明:在相同训练条件下,改进后YOLOv5s6的AP50值达到了90.2%,F1因子达到了87.8%,相较原始模型分别提高了3.4%和2.3%,具有检测准确率高、实时性强等特点。     

基于改进YOLOv5s的可回收垃圾检测算法

垃圾回收的好处有很多,有助于保护水土资源,提高居民的生活环境质量,加快绿色循环经济发展,然而传统的垃圾回收需要大量人力和物力。结合ShuffleNet v2与深度可分离卷积,提出一个更轻量化的YOLOv5s改进模型,将其用于对可回收垃圾的分类和定位。实验结果表明：改进模型的参数量仅为原始模型参数量的38.98%;在输入分辨率为640×640时,改进模型的平均精度均值（mAP）为94.01%,比原始YOLOv5s高出1.91个百分点;在速度上,通过在Jetson Nano硬件上进行部署,改进模型的前传耗时比原始YOLOv5s少了11.5%。另外,与目前常见的主流的目标检测模型对比,所提改进模型也具有很好的表达可回收垃圾特征的能力。     

针对遥感图像目标检测的改进YOLOv5s算法

针对遥感图像中背景复杂、小目标分布密集以及易受环境因素影响导致检测性能不佳的问题,提出一种改进的YOLOv5s目标检测算法。首先,通过设计一种混淆鉴别注意力机制（Confusion-Distinguishable Attention,CDA）来避免目标与背景之间的混淆,提高对目标信息的关注度,能够有效提升目标检测的准确性和健壮性。其次,在原结构的颈部添加小目标检测层,解决小目标分布紧密、漏检的现象,从而提高算法的多尺度目标检测性能。最后,在DOTA数据集中进行实验和验证。实验结果表明,所提算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子表面缺陷检测

针对无人机检测缺陷绝缘子时,存在目标特征不明显、小目标检测效果差、无法同时满足检测速度和精度的问题,提出一种基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法。首先,针对目标特征不明显的问题,将ConvNeXt网络应用到YOLOv5主干网络中,以加强网络特征提取能力;其次,针对图像中的小目标特征,在主干网络中引入坐标注意力机制,提高对小目标的检测精度;然后,对改进模型进行剪枝操作,剪去模型中冗余的通道,从而减少模型参数量,使模型更加轻量化。实验结果表明：所提算法在绝缘子缺陷数据集IDID上的平均精度均值达到93.84%,较原始算法提升了3.4个百分点;检测速率达到166 frame/s,较原算法速率提升了69.4%,可以满足对输电线路实时检测的要求。     

基于改进YOLOv5的动车组关键部件缺陷检测

针对目前动车组(electric multiple units,EMUs) 关键部件缺陷检测模型复杂、小目标漏检率高和检测效率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的缺陷检测方法。该方法在利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行数据增强的基础上,采用轻量级网络MobileNetV3-large对YOLOv5m主干网络进行替换,同时使用深度可分离卷积优化颈部3×3网络结构,以降低模型的参数量和计算量;在改进后的主干网络中引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA),以捕获小目标的位置信息和通道信息,增强网络的特征表达能力;对非极大值抑制(non-max suppression,NMS)算法进行优化,融入重叠检测框中心点的位置信息,以提升预测框的定位准确性。在EMUs缺陷数据集上的实验结果表明,本文提出的检测模型相较于YOLOv5m,参数量减少了77%,计算量降低了80.9%,单张图片的检测时间减少了31.7%,平均精度均值(mean average precision,mAP)可达到0.804。另外,在NEU-DET数据集上的实验结果表明,改进后的模型也具有较强的泛化能力。     

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YOLOv5s的改进实时红外小目标检测

针对红外图像分辨率低、背景复杂、目标细节特征缺失等问题,提出了一种基于YOLOv5s的改进实时红外小目标检测模型Infrared-YOLOv5s。在特征提取阶段,采用SPD-Conv进行下采样,将特征图切分为特征子图并按通道拼接,避免了多尺度特征提取过程中下采样导致的特征丢失情况,设计了一种基于空洞卷积的改进空间金字塔池化模块,通过对具有不同感受野的特征进行融合来提高特征提取能力;在特征融合阶段,引入由深到浅的注意力模块,将深层特征语义特征嵌入到浅层空间特征中,增强浅层特征的表达能力;在预测阶段,裁减了网络中针对大目标检测的特征提取层、融合层及预测层,降低模型大小的同时提高了实时性。首先通过消融实验验证了提出各模块的有效性,实验结果表明,改进模型在SIRST数据集上平均精度均值达到了95.4%,较原始YOLOv5s提高了2.3%,且模型大小降低了72.9%,仅为4.5 M,在Nvidia Xavier上推理速度达到28 f/s,利于实际的部署和应用。在Infrared-PV数据集上的迁移实验进一步验证了改进算法的有效性。提出的改进模型在提高红外图像小目标检测性能的同时,能够满足实时性要...