基于CIoU改进边界框损失函数的目标检测方法

损失函数对于目标检测任务的检测精度和模型收敛速度具有重要作用,而损失函数中的边界框损失函数是影响检测结果和模型收敛速度的重要因素。针对传统模型定位精度低和训练时模型收敛慢的问题,本文在CIoU边界框损失函数的基础上提出一种改进的边界框损失函数,解决了CIoU损失函数求导过程中由边界框宽高比带来的梯度爆炸问题和模型提前退化的问题,并且引入重叠区域与目标框的宽高关系和中心点之间的归一化距离作为附加的惩罚项,提高了模型的检测精度和收敛速度,这种损失函数称为BCIoU(Better CIoU)。在PASACL VOC 2007数据集上的实验结果表明,改进的BCIoU边界框损失函数在YOLOv3网络下相对于IoU损失的mAP50指标相对提升了2.09%,AP指标相对提升了6.88%;相对于CIoU损失的mAP50指标相对提升了1.64%,AP指标相对提升了5.35%。模型的收敛速度也有一定程度的提升。本文提出的BCIoU损失函数提高了模型的检测精度和模型收敛速度,并且可以很方便地纳入到当前目标检测算法中。     

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。     

改进YOLOv5s的道路目标检测算法

针对目前主流的目标检测算法存在模型参数过大、不能很好地移植到移动设备端之中应用于辅助驾驶这一问题,本文提出了一种改进YOLOv5s的目标检测算法。首先,将YOLOv5s算法的主干网络CSPDarknet替换为轻量化网络模型MobileNet-V3,解决了网络模型较大、参数较多的问题,减少了网络的深度并提升了数据推断速度;其次,对特征提取网络采用加权双向特征金字塔结构Bi-FPN加强特征提取,融合多尺度特征进而扩大感受野;最后,对损失函数进行优化,使用CIoU为边界框回归损失函数,改善模型原始GIoU收敛速度较慢问题,使预测框更加符合于真实框,同时降低网络训练难度。实验结果表明,改进后算法在KITTI数据集上的mAP相较于YOLOv5s、SSD、YOLOv3、YOLOv4＿tiny分别提升了4.4、15.7、12.4、19.6,模型大小相较于YOLOv5s与轻量级网络YOLOv4＿tiny分别减少了32.4 MB和21 MB,同时检测速度分别提升了17.6%与43%。本文改进后的算法满足模型小、精确度高的要求,为辅助驾驶中道路目标检测提升检测速度与精度提供了一种解决方案。     

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YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法研究

现有PCB缺陷检测方法的精确率较低而且模型复杂度也较高.针对这个问题,提出了基于改进YOLOv5s的Deep PCB缺陷检测算法.该算法在颈部网络（Neck）的C3层后添加了卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）,对小目标的检测建立特征映射关系,对特征图进行注意力重构,赋予了小目标更高的特征权重,提高网络对印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）图像中小目标的特征提取能力.为了从根本上解决目标特征冗余的问题,实现网络的轻量化,并且确保网络检测的精确度,提出使用Ghost Conv模块替换Conv模块,同时将C3模块改为Ghost Bottleneck模块.使用有效交并比损失（EIOU Loss）函数代替完全交并比损失（CIOU Loss）函数,减小了预测框宽高与置信度的真实差值,减少了网络的回归损失.使用上海交通大学图像处理与模式识别研究所公开的Deep PCB数据集开展实验,结果表明本文算法相较于YOLOv5s,在IOU=0.5时,mAP提升了6.8%,速度提升了4.7 Fps,模型大小减少了2.9...     

基于YOLOv3的农田鸟类目标检测算法

针对近年来鸟类啄食对农业生产带来的损失,通过实时检测鸟类优化传统驱鸟器开关策略,提出了一种基于YOLOv3检测鸟类的目标检测算法。该方法对YOLOv3网络中特征融合进行改进,将SE模块嵌入进主干网络的Darknet53网络中,关注不同通道特征的重要程度。采用自适应空间特征融合（ASFF）增强网络中特征金字塔网络（FPN）的特征融合,提升各尺度的检测能力。引入CIOU边界框回归损失函数,将预测框和目标框在有重叠甚至包含等情况考虑进去,使目标框回归变得更加准确和稳定。改进后的YOLOv3模型在自制鸟类数据集上的精度均值（AP）达到96.65%,单张图像检测耗时仅为0.058 s,相比于原YOLOv3模型在检测速度变化不大的情况下AP提高了2.54百分点。该改进方法能达到很好的实时性和更佳的检测精度,对农田防治鸟害优化驱鸟器开关策略提供依据。     

基于改进YOLOv5s的铁轨表面裂纹检测算法

铁轨轨枕表面出现的裂纹可能对轨道交通造成安全隐患。针对铁轨裂纹检测的方法存在通用性差、精度低、召回率低的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的铁轨裂纹检测算法YOLOv5s-CBE。首先将CA注意力模块分别加入主干C3模块以及C3与SPPF之间,从通道和空间两个维度捕获通道关系和位置信息,提高YOLOv5s主干网络特征提取能力。其次,在YOLOv5s的Neck部分,使用BiFPN融合不同尺度信息,获取拥有丰富语义信息的输出特征图;同时,加权双向特征融合金字塔结构通过引入权重调整不同尺度输入特征图对输出的贡献,优化特征融合效果,减少了卷积过程中特征信息的丢失,提高了检测精度。最后,将原YOLOv5s中损失函数CIoU改为EIoU。EIoU不仅考虑了中心点距离和纵横比,而且还考虑了预测框与真实框宽度和高度的真实差异,提高了锚框的预测精度。相较于原始网络YOLOv5s,YOLOv5s-CBE铁轨裂纹检测网络在自制铁轨裂纹数据集上,模型大小相较于基础网络YOLOv5s降低了1.0 MB,精度mAP提高了3.7%,召回率由73.5%提升到76.2%,不同尺寸裂纹的漏检现象减少,具有一定的优越性和...     

针对小目标缺陷的YOLOv5s锚框改进方法研究

针对工业中钢材出现多种小目标缺陷且对其检测精度低、误检率高等问题,文章提出了对单阶段目标检测算法网络5s版本(YOLOv5s)的锚框(Anchor)进行改进优化。由于钢材表面存在许多小目标缺陷,原始的YOLOv5s网络设定的Anchor并不适合对其进行检测,通过K-Means聚类算法和K-Means++聚类算法重新获得匹配小目标检测任务的Anchor。通过实验将其应用在钢材的数据集上,与原始的YOLOv5s网络进行对比,结果表明改进后的YOLOv5s网络检测小目标缺陷时收敛性更好,检测精度更高。     

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...     

基于改进YOLOv5的遥感图像旋转框目标检测

针对遥感图像由于具有背景复杂和目标方向多变、尺度变化剧烈的特性导致目标检测精度较低的问题,文中提出了一种基于瓶颈注意力的遥感图像目标检测算法R-YOLOv5。该算法通过主干特征提取网络、瓶颈注意力、旋转框和损失函数的改进来加强网络对关键目标的特征提取能力,并在训练阶段采用了Mosaic和Mixup的TTA数据增强策略来弱化遥感图像复杂的背景信息对检测的影响。实验结果表明,R-YOLOv5的mAP达到了94.7%,与原始YOLOv5相比,提高了14.1%,可以有效提高遥感图像目标检测精度。     

基于YOLOv8s改进的小目标检测算法

针对目标检测任务中小目标尺寸较小、背景复杂、特征提取能力不足、漏检和误检严重等问题,提出了一种基于YOLOv8s改进的小目标检测算法——Improved-v8s。Improved-v8s算法重新设计了特征提取和特征融合网络,优化检测层架构,增强浅层信息和深层信息的融合,提高了小目标的感知和捕获能力;在特征提取网络中使用部分卷积(Partial Convolution, PConv)和高效多尺度注意力(Efficient Multi-scale Attention, EMA)机制构建全新的F＿C₂f＿EMA,在降低网络参数量和计算量的同时,通过通道重塑和维度分组最大化保留小目标的特征信息;为了更好地匹配小目标的尺度,优化调整SPPCSPC池化核的尺寸,同时引入无参注意力机制(Simple-parameter-free Attention Module, SimAM),加强复杂背景下小目标特征提取;在Neck部分使用轻量级上采样模块——CARAFE,通过特征重组和特征扩张保留更多的细节信息;引入了全局注意力机制(Global Attention Mechanism, ...     

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YOLOv5网络模型的火焰检测

煤炭资源在开采的过程中会伴随着产生一种名为煤层气的产物,煤层气又称为瓦斯,若将瓦斯直接排放至大气中,则会造成严重的温室效应,研究发现瓦斯可以通过燃烧用来发电,但瓦斯在发电过程中遇到明火,则会发生爆炸,给工作人员及企业会造成不可估量的损失,因此检测瓦斯发电站内的火焰情况,成为了解决瓦斯发电站爆炸事故的重要目标.基于火焰识...     

基于改进YOLOv5的火灾检测研究

针对传统火灾系统预警不及时、容易误报等问题,文章提出了一种基于改进YOLOv5的火灾检测算法。为了增强网络对火焰的方向和位置信息的敏感度,在模型中引入CA(Coordinate Attention)注意力机制;为了提高回归精度和收敛速度,使用损失函数SIOU替换CIOU。改进的YOLOv5算法的精确率和平均精度达到了74.2%和69.4%,相较于标准算法的精确率和平均精度提高了8.8%和2.8%,优化定位框和误检情况。实验结果表明,改进的YOLOv5算法模型提高了火灾检测的准确性和实时性。     

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。     

基于改进YOLOv5的交通车辆目标检测

随着城市人口的不断增加,不同的车辆使得交通状况越来越复杂。对此番现象进行研究之后,提出了一种改进的YOLOv5深度神经网络模型来实现交通中的车辆识别与检测,将有效帮助交通管理部门分析车辆和行人的运行状况。在分析YOLOv5算法的核心后,并针对交通目标尺度变化大的特点,充分利用了YOLOv5算法检测轻量化、速度快、实时性强的性质,并在此基础上,用FPN架构改进网络结构以便适应目标尺度的剧烈变化,用改进的K-means算法选出更加适合的初始候选框,不仅提高了运行速度,而且满足了实时性和准确性的要求,最终获得了较为成功的目标检测效果及其方案。