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...     

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。     

智能车交通标志的改进YOLOv5识别算法

在硬件平台受限条件下，为提高智能车的性能，权衡实时识别交通标志的精度和速度，在YOLOv5的基础上，提出了针对嵌入式边缘设备的智能车交通标志识别的YOLOv5s_ghost_bi_sa算法。使用GhostConv替代部分普通卷积，在减少卷积结构参数的同时提高网络的拟合能力；添加置换注意力机制(Shuffle Attention, SE)，在空间注意力与通道注意力的基础上加入了特征分组与通道置换，提高对小目标的关注度；采用加权双向特征金字塔网络结构，加强特征融合。由华为ModelArts平台协同Hilens_kit设备收集制作数据集，实验结果表明:针对数据集大图像中的小目标采用双向跨尺度连接，将表层特征与深层特征融合配合注意力机制增加重要特征的权重，从而提高算法对于小目标检测的精度，YOLOv5s_ghost_bi_sa算法的mAP0.5达到98.8%，召回率达到0.979%，模型大小仅为11.6MB，Hilens_kit平台上预测速度为62帧/秒。在相同的测试环境下与原YOLOv5s算法相比，精度高出0.8%，浮点运算量下降58%，模型体积压缩4.6倍，预测速度提升2.7倍。YOLOv5s_ghost_bi_sa算法可以有效地实现智能车交通标志的实时识别。     

面向遥感图像小目标检测的改进YOLOv3算法

针对YOLOv3目标检测算法在遥感图像小目标检测方面精度较低的缺点,提出了一种改进的YOLOv3目标检测算法--YOLOv3-CS。根据对backbone中不同尺度特征重要性的分析重构了backbone,即增加具有丰富位置信息的浅层特征对应的卷积层深度,以此增强backbone对小目标特征的提取能力,引入RFB结构增大浅层特征图的感受野来提升小目标检测精度,优化了anchor boxes及其分配原则。在RSOD数据集的实验结果表明,YOLOv3-CS算法与YOLOv3相比,mAP提高6.49%,F1提高4.85%,所需存储空间降低12.58%,其中backbone的改进和RFB的引入对小目标检测的精度提升较为明显,说明提出的目标检测算法在遥感图像小目标检测方面有较高的优势。     

改进YOLOv7的交通标志检测算法

自动驾驶技术的快速发展,导致对交通标志检测技术的要求日益提高.为解决YOLOv7算法在识别小目标时误检、漏检等问题,本文提出一种基于注意力机制的交通标志检测模型YOLOv7-PC.首先通过K-means++聚类算法对交通标志数据集进行聚类,获得适用于检测交通标志的锚框;其次在YOLOv7主干特征提取网络中引入坐标注意力机制,将交通标志的横向和纵向信息嵌入到通道中,使生成的特征信息具有交通标志的坐标信息,加强有效特征的提取;最后在加强特征提取网络中引入空洞空间金字塔池化,捕获交通标志多尺度上下文信息,在保证交通标志小目标分辨率的同时,进一步扩大卷积的感受野.在中国交通标志检测数据集(CCTSDB)上的实验表明,本文算法增强了识别小目标的能力,相较于YOLOv7模型,本文算法的m AP、召回率平均分别提高了5.22%、9.01%,是一种有效的交通标志检测算法.     

基于改进YOLOv4-tiny的舰船检测

针对海面舰船检测问题,提出一种基于YOLOv4-tiny的改进算法。首先,对特征融合结构进行修改,加强浅层特征与深层特征的结合;其次,改进损失函数为Focal Loss,平衡正负样本分布不均的问题;最后,加入多尺度检测,提高算法对于小目标的检测能力。实验结果表明,改进后的YOLOv4算法在保持检测速度的同时提升了检测精度,在数据集上的检测精度达到86.27%,平均精度达到81.44%。     

结合反残差块和YOLOv3的目标检测法

为了提高目标检测算法的实时性,提出了一种基于反残差块的轻量级目标检测方法,并将其用于行人检测。利用深度可分离卷积减少模型的参数量和卷积过程的计算量;在深度可分离卷积的基础上构造反残差块,提取高维特征。采用多尺度预测和特征融合相结合的方法,更好地利用深层特征图的语义信息,使得模型对图像中小尺度的行人目标有较好的表征能力。运用K-means聚类方法对INRIA数据集中样本进行聚类分析。通过对比试验表明:改进后的YOLOv3方法在INRIA数据集上能够有效地检测小尺度的目标,与原方法相比在精度上提升了4.26%、召回率提升5%且检测每张图片所需的时间减少了33.6%。     

基于MS-YOLOv3的车辆目标实时检测算法

检测车辆目标是交通监控系统中一项具有挑战性的任务,针对实时检测算法YOLOv3车辆目标检测精度低的问题,提出一种融合多尺度特征的目标检测算法MS-YOLOv3.在特征提取阶段,将位置信息明确的浅层特征与语义丰富的深层特征进行多尺度融合,增加深层特征的位置信息,提高模型检测精度;在预测阶段,使用转置卷积操作替换最近邻插值法作为新的上采样方法,增强网络学习性,进一步提升模型检测精度.在不同数据集上的实验表明,MS-YOLOv3算法在精度和速度上均能获得较高的检测性能.     

改进SSD算法及其在地铁安检中的应用

针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元避免增加网络模型容量和运算复杂度,同时增强对小尺度目标的检测能力。基于PASCAL-VOC2007小目标数据集的实验结果表明,与传统SSD、YOLOv3、Faster RCNN等算法相比,在PASCAL-VOC2007小目标数据集中,该算法的mAP指标较传统SSD算法提高8.5%,较Faster RCNN算法提高3.9%,较YOLOv3提高2%,FPS达到83 frame/s,其检测地铁安检图片的mAP达到77.8%。     

基于改进YOLOv3的多尺度目标检测算法

为了进一步提高多尺度目标检测的速度和精度,解决小目标检测易造成的漏检、错检以及重复检测等问题,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法实现多尺度目标的自动检测。首先,在特征提取网络中对网络结构进行改进,在残差模块的空间维度中引入注意力机制,对小目标进行关注;然后,利用密集连接网络（DenseNet）充分融合网络浅层信息,并用深度可分离卷积替换主干网络中的普通卷积,减少模型的参数量,提升检测速率。在特征融合网络中,通过双向金字塔结构实现深浅层特征的双向融合,并将3尺度预测变为4尺度预测,提高了多尺度特征的学习能力;在损失函数方面,选取GIoU（Generalized Intersection over Union）作为损失函数,提高目标识别的精度,降低目标漏检率。实验结果表明,基于改进YOLOv3（You Only Look Once v3）的目标检测算法在Pascal VOC测试集上的平均准确率均值（mAP）达到83.26%,与原YOLOv3算法相比提升了5.89个百分点,检测速度达22.0 frame/s;在COCO数据集上,与原YOLOv3算法相比,基于改进YOLOv3的目标检测算法在mAP上提升了3.28个百分点;同时,在进行多尺度的目标检测中,算法的mAP有所提升,验证了基于改进YOLOv3的目标检测算法的有效性。     

融合SPP和改进FPN的YOLOv3交通标志检测

针对交通标志目标检测尺寸较小、分辨率低、特征不明显问题,提出一种改进的YOLOv3网络模型。在利用颜色增强方法对交通标志进行数据增强后,改进原网络中的FPN结构,保留原网络中52×52的大尺度预测,然后利用YOLOv3网络中第二次下采样输出的特征图建立108×108的更大尺度预测。为了解决图像尺寸和失真的问题,在检测层前使用固定分块大小为5、9、13的池化操作,再将输出的特征与原来的特征图进行融合,从而实现对不同尺寸的输入得到相同大小的输出。最后,利用K-means聚类算法对TT100K交通标志数据集进行聚类分析,重新定义网络的初始候选框,使用YOLOv3网络模型和改进的YOLOv3网络模型以及其他小目标检测算法在TT100K数据集上进行对比实验。实验结果表明,改进后的YOLOv3网络模型能更有效的检测交通标志,其检测的平均精确度在三个尺度下相对原YOLOv3网络模型分别提升8.3%、6.1%、4.3%,在FPS变化不大的情况下,召回率和准确率都有明显提升,同时,改进后的YOLOv3算法相对其他小目标检测算法具有更好的检测精度和实时性。     

基于改进YOLOv5的昏暗小目标交通标志识别

为了实时检测并识别路上的交通标志,针对在不良光照情况影响下小型交通标志的识别精确度较低、误检、漏检严重的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的交通标志识别模型.首先在YOLOv5模型的浅层特征图层增加一次concat操作,将浅层的特征信息结合中间特征图层作为一个检测头,有利于小目标交通标志的识别效率.其次将坐标注意力机制添加到YOLOv5模型中,从而提高特征提取的效率.对中国交通标志数据集TT100K进行数据扩充和暗光增强的操作,最后在经过预处理的TT100K数据集上验证本文改进的模型检测效果.实验结果表明本文改进的模型对小目标及昏暗情况的交通标志识别效率有很大的提升.本文改进的YOLOv5模型与最初的YOLOv5模型均在扩充后的数据集上进行训练后的结果相比,在准确率上提升了1.5%,达到了93.4%;召回率提升了6.8%,达到了92.3%; mAP值提高了5.2%,达到了96.2%.     

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)。     

基于坐标注意力的轻量级交通标志识别模型

针对交通标志识别模型检测速度与识别精度不均衡,以及受遮挡目标和小目标难以检测的问题,对YOLOv5模型进行改进,提出一种基于坐标注意力（CA）的轻量级交通标志识别模型。首先,通过在主干网络中融入CA机制,有效地捕获位置信息和通道之间的关系,从而更准确地获取感兴趣区域,避免过多的计算开销;然后,通过在特征融合网络中加入跨层连接,在不增加成本的情况下融合更多的特征信息,提高网络的特征提取能力,并改善对遮挡目标的检测效果;最后,引入改进的CIoU函数计算定位损失,以缓解检测过程中样本尺寸分布不均衡的现象,并进一步提高对小目标的识别精度。在TT100K数据集上应用所提模型时,识别精度达到了91.5%,召回率达到了86.64%,与传统的YOLOv5n模型相比分别提高了20.96%和11.62%,且帧处理速率达到了140.84 FPS。实验结果比较充分地验证了所提模型在真实场景中对交通标志检测与识别的准确性与实时性。     

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。     

基于多尺度联合权重分配的目标检测算法

针对SSD(single shot multibox detector)算法在复杂交通场景下对交通标志小目标识别效果不佳的问题,提出一种基于多尺度特征互补和重点特征信息挖掘（multi-scale feature complementary fusion and key feature information mining SSD,MK-SSD）的目标检测改进算法。利用跨阶段局部网络设计多尺度特征互补模块,同时构建多路径特征融合网络,有效提升浅层网络对小目标的特征提取能力。设计联合权重分配模块,将感知域与重点信息挖掘相结合,更高效地利用重点特征信息并抑制对非重点信息的关注度。利用轻量化残差块对预测网络进行改进,提升目标检测能力。经实验分析,改进后的算法在自制交通标志数据集上平均准确率达到89.64%,在保证实时性的同时,相较于YOLO系列和SSD系列算法拥有更高的检测精度,能检测出大部分SSD网络漏检的小目标。