基于改进YOLOv8的嵌入式道路裂缝检测算法

在边缘端设备部署YOLOv8L模型进行道路裂缝检测可以实现较高的精度,但难以保证实时检测。针对此问题,提出一种可部署到边缘计算设备Jetson AGX Xavier上的基于改进YOLOv8模型的目标检测算法。首先,利用部分卷积设计Faster Block结构以替换YOLOv8 C2f模块中的Bottleneck结构,并将改进后的C2f模块记为C2f-Faster;其次,在YOLOv8主干网络中的每个C2f-Faster模块之后接一个SE(Squeeze-and-Excitation)通道注意力层,进一步提高检测的精度。在开源道路损害数据集RDD20(Road Damage Detection 20)上的实验结果表明：所提方法的平均F1得分为0.573,每秒检测帧数(FPS)为47,模型大小为55.5MB,相较于GRDDC2020 (GlobalRoadDamageDetection Challenge 2020)的SOTA(State-Of-The-Art)模型,F1得分提高了0.8个百分点,FPS提高了291.7%,模型大小减小了41.8%,实现了在边缘设备上对道路裂缝实时且准确的检...     

YOLOv4与树莓派平台的轻量化柑橘检测算法

为了满足高精度柑橘检测算法在嵌入式设备上的部署要求,论文基于YOLOv4与树莓派硬件平台设计了 一种高效的柑橘检测算法.首先借鉴GhostNet思想,设计了轻量级的网络单元并以此压缩了网络结构.其次,针对柑橘的形状特征用圆形边界框进行目标定位,同时改进了 CIOU边框回归损失函数.实验结果表明,改进后的算法在柑橘检测任...     

安全帽与反光衣的轻量化检测：改进YOLOv5s的算法

安全帽与反光衣检测对生产与交通环境的安全管理具有重要意义。针对目前安全帽和反光衣检测算法参数量大、计算量大和模型体积较大等问题，提出了一种基于YOLOv5s轻量化改进的检测算法。引入GhostNet网络结构中的Ghost模块代替原有的部分卷积与C3模块，大大降低了模型的复杂度。在主干网中增加CA注意力机制，抑制无效信息，增强对特征丰富区域的提取。用C3CBAM代替neck层的C3模块，既减少参数量，又提高了检测精度。实验结果表明，改进模型的mAP（平均精度）为93.6%，参数量为4.28×106，计算量为9.2 GFLOPs，模型大小为8.58 MB。与YOLOv5模型相比较参数量减少了39%，计算量减少了41.7%，模型大小降低37.3%。该检测算法既保证了检测的识别准确率，又实现了检测算法的轻量化。     

改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法

为减少一线工人由于未佩戴安全帽而造成的意外安全事故,提出一种改进YOLOv4网络和视频监控相结合检测佩戴安全帽的方法。采用聚类算法获取适用于安全帽数据集的先验框,通过对YOLO v4网络增加注意力机制模块聚焦安全帽特征,选用新的边界框回归损失函数CIoU提高检测精度,使用MAL(Multiple Anchor Learning)学习策略减少漏检概率。实验结果表明,改进后的方法在测试集上的mAP达到了96.32%,识别速率为每秒42帧,与YOLOv3算法相比提升了8.73百分点。该方法在安全帽佩戴检测中既满足视频监控的检测实时性的要求,还能较准确地检测一线工人是否佩戴安全帽。     

改进YOLOv4框架的胃息肉检测

在计算机视觉的内窥胃部息肉检测中, 高效提取小型息肉图像特征是设计深度学习的计算机视觉模型一个难点. 针对该问题, 提出了一种YOLOv4改进的YOLOv4-polyp检测模型. 首先在YOLOv4的基础上, 引入CBAM卷积注意力模块增强模型在复杂环境的特征提取能力; 其次设计出轻量级CSPDarknet-49网络模型, 在降低模型复杂度的同时提高检测精度和检测速度; 最后根据胃息肉数据集的特点, 采用K-means++聚类算法对胃息肉数据集进行聚类分析, 得到优化后的锚框. 实验对比结果表明, YOLOv4-polyp对于经典YOLOv4模型在保持检测速率不变的同时, 在两个数据集中平均检测精度分别提升了5.21%和2.05%, 表现出良好的检测性能.     

改进YOLOv5s的轨道障碍物检测模型轻量化研究

针对传统列车轨道障碍物检测方法实时性差和对小目标检测精度低的不足,提出一种改进YOLOv5s检测网络的轻量化障碍物检测模型。引入更加轻量化的Mixup数据增强方式,替代算法中原有的Mosaic数据增强方式;引入GhostNet网络结构中的深度可分离卷积GhostConv,替代原有YOLOv5s模型中特征提取网络与特征融合网络中的普通卷积层,减小了模型的计算开销;在模型特征提取网络末端加入CA空间注意力机制,让算法在训练过程中减少了重要位置信息的丢失,弥补了改进GhostNet对检测精度的损失;将改进后的模型进行稀疏训练和通道剪枝操作,剪掉对检测精度影响不大的通道,同时保留重要的特征信息,使模型更加轻量化。实验结果表明,改进后的模型在自制的多样化轨道交通数据集上,相较于原始YOLOv5s算法,在模型大小减小9.7 MB,检测速度提高14 FPS的前提下,检测精度提升了1.0个百分点。同时与目前主流的检测算法对比,在检测精度与检测速度上也具有一定的优越性,适用于复杂轨道交通环境下的障碍物目标检测。     

基于改进Yolov5s的混凝土坝裂缝检测研究

大坝作为我国的重要水利工程,其安全性不言而喻。裂缝作为大坝的主要安全隐患,大坝裂缝的智能化检测,对管控大坝风险具有非凡的意义。提出一种基于改进YOLOv5s目标检测算法的大坝裂缝检测方法。首先,在YOLOv5s的主干特征提取网络中引入轻量级GhostNet中的Ghost模块,对YOLOv5s的主干网络进行优化,得到轻量级的模型YOLOv5s-Ghost,以降低模型的复杂度,提高裂缝的检测速度;然后在模型预测输出端融合高效的CA(Coordinate Attention)注意力机制进一步增强裂缝特征提取能力,提高裂缝模型检测的性能。实验结果表明：该方法与现有的YOLOv5s相比,模型大小复杂度降低了44.8%,准确率提升了2.6%,验证了改进方案的有效性,提高了裂缝检测效率。通过引入GhostNet中的Ghost模块和融合CA注意力机制相结合,使得YOLOv5模型的复杂度降低,参数量减少,实现了对裂缝检测速度与精度的提高,增强了网络性能。     

结合轻量卷积和注意机制的YOLOv5麦穗检测算法

为了实现准确、高效的麦穗计数,提出一种基于改进YOLOv5模型的麦穗检测算法。在YOLOv5的特征增强部分添加卷积块注意力模块,提高模型对特征的表达能力,使其更加关注待检测目标的位置信息。此外,结合GhostNet模块,达到有效降低模型的参数量并提升算法性能的效果。改进后的算法在Global Wheat2020数据集上能达到92.3%的检测精度,相对于原来的YOLOv5s在精度上提高了1.3个百分点,同时检测速度也获得17.6%的提升,在麦穗检测中表现出了更优秀的性能。     

基于ECA的YOLOv5水下鱼类目标检测

针对水下图像模糊、颜色失真,水下场景环境复杂、目标特征提取能力有限等导致的水下鱼类目标检测精确度低的问题,提出一种基于YOLOv5的改进水下鱼类目标检测算法.首先,针对水下图像模糊、颜色失真的问题,引入水下暗通道优先(underwater dark channel prior, UDCP)算法对图像进行预处理,有助于在不同环境下正确识别目标;然后,针对水下场景复杂、目标特征提取能力有限问题,在YOLOv5网络中引入高效的相关性通道(efficient channel attention, ECA),增强对目标的特征提取能力;最后,对损失函数进行改进,提高目标检测框的准确度.通过实验证明改进后的YOLOv5在水下鱼类目标检测中精确度比原始的YOLOv5提高了2.95%,平均检测精度(mAP@0.5:0.95)提高了5.52%.     

基于改进YOLOv7的矿用电铲检测算法

针对现有基于深度学习的电铲检测方法未能很好地平衡检测速度与检测精度的问题,提出了一种改进YOLOv7模型,并将其用于矿用电铲检测。该模型以YOLOv7模型为基础,在主干网络中采用轻量化GhostNet网络进行特征提取,在颈部网络中采用轻量级GSConv替换部分普通卷积,以减少模型参数量和计算量,提高模型检测速度;考虑到轻量化改进后模型参数量减少对特征信息提取能力的影响,在不增加计算量的前提下,对颈部网络进行进一步改进,在扩展高效层聚合网络（ELAN）中嵌入坐标注意力机制（CA）,同时利用双向特征金字塔网络（BiFPN）改进路径聚合网络（PANet）,以提高网络对特征信息的提取能力,进而有效提高模型检测精度。实验结果表明,与YOLOv7模型相比,改进YOLOv7模型的参数量减少了75.4%,每秒浮点运算次数减少了82.9%,检测速度提高了24.3%;相较于其他目标检测模型,改进YOLOv7模型在检测速度和检测精度方面取得了良好的平衡,满足在露天煤矿场景下对电铲进行实时、准确检测的需求,为嵌入到移动设备中提供了有利条件。     

基于轻量化YOLOv4的交通信息实时检测方法

针对日常道路场景下的车辆目标检测问题,提出一种轻量化的YOLOv4交通信息实时检测方法。首先,制作了一个多场景、多时段的车辆目标数据集,并利用K-means++算法对数据集进行预处理;其次,提出轻量化YOLOv4检测模型,利用MobileNet?v3替换YOLOv4的主干网络,降低模型的参数量,并引入深度可分离卷积代替原网络中的标准卷积;最后,结合标签平滑和退火余弦算法,使用LeakyReLU激活函数代替MobileNet?v3浅层网络中原有的激活函数,从而优化模型的收敛效果。实验结果表明,轻量化YOLOv4的权值文件为56.4 MB,检测速率为85.6 FPS,检测精度为93.35%,表明所提方法可以为实际道路中的交通实时信息检测及其应用提供参考。     

基于改进YOLOv4的植物叶茎交点目标检测研究

由于植物根茎交点目标较小,识别率低,且在使用嵌入式设备进行植物移植与栽培的过程中资源及功耗受限.针对这类问题,提出了一种基于改进YOLOv4的目标检测解决方法,并设置于本场景.采集8629张植物叶茎数据集图像,并对这些植物叶茎数据集进行标注,利用生成对抗网络(generative adversarial network...     

基于YOLOv4-GS检测算法的服装识别方法

针对服装检测中检测模型体积大、运算量高,难以适应后续嵌入式平台环境的需要,本文提出了一种高效的YOLOv4-GS算法,极大降低了检测模型的规模。首先对数据集使用K-means聚类方法获得初始候选框,再融合Ghost模块和SimAM注意力机制组成GS模块,然后利用GS模块重构YOLOv4网络得到更轻量、更高效的YOLOv4-GS模型。实验结果表明：对比原生YOLOv4网络,在DeepFashion2数据集和相同环境下,YOLOv4-GS模型骨干网络浮点运算量减少48.33%,参数量减少49.63%,模型大小降低了33.12%,mAP达到67.8%,提升了2.1%。     

嵌入scSE模块的改进YOLOv4小目标检测算法

为解决目标检测任务中小目标检测精度低,错检、漏检率高等问题,提出一种scSE-IYOLOv4的改进YOLOv4的小目标检测算法.实验使用VEDAI小目标数据集,采用K-means++算法对目标样本进行锚定框优化,以提升算法精度.在YOLOv4算法的基础上,分别研究分析了scSE注意力模块嵌入至模型不同位置以及在模型颈部...     

改进YOLOv4的轻量级遥感图像建筑物检测模型

针对现有建筑物检测模型检测精度低下,模型体积较大,导致遥感图像检测速度和精度无法平衡,不利于后期部署等问题,提出一种基于YOLOv4优化的轻量级遥感图像建筑物检测模型。利用轻量化网络GhostNet替换CSP DarkNet53进行特征提取;借鉴稠密连接思想,提出了Dense-PANet特征融合模块;将ECA注意力机制引入Ghost模块,替换特征融合颈部网络的传统卷积。实验结果表明,提出的模型与YOLOv4相比,牺牲少量检测速度,但是平均精度提高了0.96个百分点,召回率提升了1.08个百分点,模型体积降低了71.39%,浮点计算量降低了76.60%,能有效满足遥感图像建筑物检测的需求。     

改进YOLOv4的油田作业现场烟火检测

为解决油田作业现场烟火预警依赖人工巡检、不能及时发现等问题, 本文提出了改进的YOLOv4烟火检测算法. 具体针对摄像头距离远导致的烟火目标小、不易被识别的问题, 改进了网络特征融合部分, 并添加金字塔卷积PyConv, 增强细节提取能力、增大局部感受野. 针对油田作业现场的复杂背景干扰问题, 加入注意力机制, 用于加强网络对重要特征的权重计算, 同时减少非关键数据的计算量. 最后通过聚类算法对目标样本锚定框优化, 利用自建烟火数据集进行实验, 实验结果证明, 改进后的算法模型具有相当高的性能, MAP达到90%以上, 能够在复杂背景下对较小烟火目标保持较高的识别率, 说明改进后的算法在油田作业现场烟火识别中具有较高实用价值.     

改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法

口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用,针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题,提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础,用两个Resblock-D模块替代CSP模块,降低特征提取网络复杂度,提升检测速度;引入SPP,增加了网络的感受野,使网络满足任意尺寸的影像输入,并增强算法的鲁棒性;引入两层CA注意力机制,提高算法的利用率以保证检测精确度。通过实验检测结果表明,相较于原始YOLOv4-tiny,所提网络mAP提升了0.5个百分点,达到94.0%,检测速度提升了3.96 FPS。在保证检测速度有少量提升的基础上有效提高了检测速度,综合性能得到提升。     

基于改进YOLOv4的工件表面缺陷检测方法

针对将深度学习用于工件检测环境中计算资源受限的问题,提出了一种基于改进YOLOv4的工件表面缺陷检测方法。首先,使用轻量化网络模型MobileNetV2替换YOLOv4原有的主干特征提取网络,并使用深度可分离卷积替换掉YOLOv4中使用的3×3标准卷积,大幅减小模型的参数规模,提升模型的检测速度;其次,提出一种图像预处理方法,在输入检测网络前定位并裁取出图像中工件的区域;最后,由于YOLOv4已有的Mosaic数据增强方法在自制VOC数据集上表现不佳,引入一种新的数据增强方法以防止训练过程产生过拟合现象。实验结果表明,该方法对工件缺陷的检测精度达到90.63%,检测速度为每秒34.56帧,相较于原始YOLOv4模型,模型规模减小82.1%,检测精度提升了2%,检测速度提升了150%;与SSD和Faster R-CNN等模型相比较,该模型在检测速度和检测精度上有着出色的综合表现,能够针对工件银面缺陷进行高效的检测。     

改进YOLOv4-Tiny的面向售货柜损害行为人体检测

无人货柜的安全检测一直是零售领域的热点话题。针对现有人工监控无法及时且有效地捕捉到部分消费者对自助售货柜及其内部商品的损坏行为这一问题,提出了一种改进YOLOv4-Tiny的面向售货柜损害行为人体检测方法。将真实场景采集到的监控视频进行预处理,完成对数据集DMGE-Act的制作,解决场景图像数据源不足的问题。提出了基于YOLOv4-Tiny的改进模型——YOLOv4-TinyX,通过修改神经网络的激活函数进行平滑逼近,分别在主干特征提取网络的最大特征提取层后引入CBAM,在加强特征提取网络中的上采样操作层后引入CA两种不同的注意力机制模块,并且进行了数据不平衡的修正,有效提升了算法的特征提取与检测能力。通过对比实验分析,改进后的模型参数量仅增加2×10⁴的同时,平均精度均值mAP提升了10.29个百分点,结果表明该算法保持轻量化且对损害行为的检测精度有显著提升。     

改进YOLOv5的轻量级安全帽佩戴检测算法

针对现有的对安全帽佩戴检测算法的参数多、网络复杂、计算量大、不利于在嵌入式等设备进行部署,且对遮挡目标辨别度差等问题,提出了一种改进的轻量级的安全帽检测算法YOLO-M3,先将YOLOv5s主干网络替换为MobileNetV3来进行特征提取,降低了网络的参数量和计算量.使用DIoU-NMS替换NMS,提高对遮挡目标的辨...