改进YOLOv4的密集遥感目标检测

基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法.对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果.将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05％,与YOLOv4算法相比,mAP提升了5.77个百分点.实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果.     

改进YOLOv4的密集遥感目标检测

基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法.对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果.将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05％,与YOLOv4算法相比,mAP提升了5.77个百分点.实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果.     

DY-YOLOv5：基于多重注意力机制的航拍图像目标检测

针对无人机航拍图像中目标小、尺度不一和背景复杂等导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DY-YOLOv5。该算法在检测头部分利用具有多重注意力机制的目标检测头方法Dynamic Head,提升检测头在复杂背景下的检测表现。在原模型neck部分增加一次上采样和Concat操作,并执行一个包含极小、小、中目标的多尺度特征检测,提升模型对中、小目标的特征提取能力。引入密集卷积网络DenseNet,将其与YOLOv5s主干网络的C3模块进行融合,提出C3＿DenseNet模块,以加强特征传递并预防模型过拟合。在VisDrone2019数据集上应用DY-YOLOv5算法,平均精度均值（mAP）达到了43.9%,较原YOLOv5算法提升了11.4个百分点。召回率（Recall）为41.7%,较原算法提升了9.0个百分点。实验结果证明,改进算法显著提高了无人机航拍图像目标检测的精度。     

改进YOLOv3算法及其在航拍图像车辆检测中的应用

针对航拍图像中的车辆目标尺度小、特征不明显导致目标检测困难的问题,提出一种改进YOLOv3的航拍车辆目标检测方法。将空间金字塔池化模块引入到特征提取网络中,丰富卷积特征的表达能力;设计4个不同尺度的卷积特征金字塔,并通过卷积特征融合机制来实现对多层级卷积特征的融合,在融合后的卷积特征金字塔上进行目标检测。在航拍图像车辆目标检测数据集上的测试结果表明,与原YOLOv3相比,改进后的算法能够有效地提高对航拍图像中车辆目标检测效果的查全率以及查准率,并将平均均值精度(mean average precision, mAP)提升了4.5百分点。     

改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法

针对遥感图像中背景复杂度高、目标尺寸多样和小目标存在过多所导致的目标检测精度较低的问题,提出一种改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。该算法在主干网络引入通道-全局注意力机制（CGAM）以增强对不同尺度目标的特征提取能力和抑制冗余信息的干扰。引入密集上采样卷积（DUC）模块扩张低分辨率卷积特征图,有效增强不同卷积特征图的融合效果。将改进算法应用于公开遥感数据集RSOD中,改进YOLOv5算法平均精度AP值达到78.5%,较原算法提升了3.1个百分点。实验结果证明,改进后的算法能有效提高遥感图像目标检测精度。     

复杂环境下的轻量化道路目标识别算法研究

道路目标识别是智能交通系统解决城市拥堵问题的核心技术之一,然而现有算法在复杂交通环境下识别效果较差,存在大量漏检和误检情况,且模型参数量大,不适合在实际场景下部署于资源有限的移动端设备。针对以上问题,提出一种复杂环境下的轻量化道路目标识别算法。基于SSD算法结构设计一种可重构的特征提取网络框架,利用3种轻量化模块分别构建浅层特征提取网络,以自定义的Additional Block构建深层特征提取网络,并分别采用通道注意力机制和轻量化感受野扩大(RFB-L)模块提升模型对各尺寸目标的检测效果。利用自定义的像素与通道信息融合模块实现浅层与深层特征的融合,丰富待检测特征图包含的信息。同时,提出一种多特征融合的学习率调节算法,使得训练过程中模型性能稳定地达到收敛。自制复杂拥堵道路数据集Hohhot＿city用于算法训练和测试,与主流算法的对比实验结果表明,该算法性能明显优于参数量同级别的YOLOv4-tiny和YOLOv5s算法,在参数量不到YOLOv5m算法40%的情况下与其检测精度接近,并取得了12.8 ms的推理时间和99.1%的均值平均精度。     

基于改进YOLOv5的煤矸识别研究

现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况,且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题,提出一种改进YOLOv5模型,并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸石数据进行数据增强,以丰富数据集,提高数据利用率;在空间金字塔池化（SPP）模块中引入空洞卷积和残差块,得到残差ASPP模块,可在不损失图像信息的前提下,增大卷积输出感受野,强化模型对深层特征的提取;采用AdaBelief优化算法代替YOLOv5原有的Adam优化算法,提高模型的收敛速度与识别精度。实验结果表明：AdaBelief优化算法和残差ASPP模块可有效提高YOLOv5模型的精确率、召回率和平均精度均值（mAP）;改进YOLOv5模型的mAP达到94.43%,比原始YOLOv5模型提高了2.27%,帧率降低了0.03帧/s,性能优于SSD,Faster R-CNN,YOLOv3,YOLOv4等主流目标检测模型;在极端黑暗的环境中,改进YOLOv5模型也能准确划定目标边界,识别效果优于其他改进YOLOv5模型。     

一种改进YOLOv5s的多尺度目标检测算法

针对多尺度目标检测准确率偏低的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的多尺度目标检测算法。在YOLOv5s主干网络与Neck网络之间融合CBAM模块,增强模型对多尺度目标重要特征信息的提取能力;同时,在模型的Head部分增加多尺度目标检测结构,提高不同尺度目标检测精度;训练时采用CIoU替代GIoU损失函数,以提高模型收敛能力,实现高精度目标定位。数据集来源于实际场景中采集并增强的4万余张图像。实验结果表明,改进后的模型对行人、车辆和人脸的多尺度目标检测平均精度达92.1%,相比未改进YOLOv5s算法提升了3.4%。模型的收敛性好,对密集场景的目标,小尺度目标检测准确度更加突出。     

基于改进的YOLO算法的交通标志识别

为了解决交通标志识别易受光照、遮挡和小目标影响的问题，对YOLOv5-P6算法进行改进，提出了一种新的交通标志识别算法。算法采用加权双向特征金字塔网络，提高特征提取能力，增加了跨层连接并对传递的特征进行权重调整，更好地融合道路交通标志的通道特征；使用空洞空间池化金字塔模块提取多尺度上下文信息，进一步增大感受野从而改善语义分割的效果；引入改进的跨阶段局部网络，使模块更加简洁；在训练过程中加入随机裁剪技术，并采用图像缩放、图像切变以及代数运算对检测效果不理想的类别进行实例扩充，缓解模型的过拟合问题。在TT100K数据集上应用本算法，识别精度达到90.02%,与传统的YOLOv5模型相比提高了4.72%,帧处理速率达到36.07FPS。     

一种改进的YOLOv5小目标交通标志检测方法

针对实景交通标志检测方法研究中存在小目标识别精度较低、网络模型较大等问题，将一种改进的YOLOv5网络模型用于交通标志检测中。通过削减特征金字塔深度、引入卷积注意力模块优化网络结构，保留小目标信息并增强模型特征提取能力。采用K-means聚类算法确定适用于小目标识别的初始锚框，进一步提高模型检测精度。通过TT100K数据集验证表明，与YOLOv5模型相比，上述方法平均准确率提高3.0%,小目标检测平均精度提高5.0%,且模型大小为原模型的25.1%,保证较高识别能力的同时减少了模型参数量，实验对比结果验证了该方法的有效性。     

改进YOLOv5的白细胞检测算法

针对白细胞数据样本少、类间差别小及目标尺寸小导致的检测精度低、效果不佳等问题,提出一种基于改进YOLOv5的白细胞检测算法YOLOv5-CHE.在主干特征提取网络的卷积层中添加坐标注意力机制,以提升算法的特征提取能力;使用四尺度特征检测,重新获取锚点框,增加浅层检测尺度,来提高小目标的识别精度;改变边框回归损失函数,以...     

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%.     

改进YOLOv3的遥感影像小目标检测方法

针对当前目标检测任务中对小目标检测识别率低,漏检率高的问题,提出一种基于门控通道注意力机制（EGCA）和自适应上采样模块的改进YOLOv3算法。该算法采用DarkNet-53作为主干网络进行图片基础特征提取;引入自适应上采样模块对低分辨率卷积特征图进行扩张,有效增强了不同尺度卷积特征图的融合效果;在三个尺度通道输出预测结果之前分别加入EGCA注意力机制以提高网络对小目标的特征表达和检测能力。将改进的算法在公开数据集RSOD（remote sensing object detection）上进行实验,小目标检测精度提升了8.2个百分点,最为显著,平均精度AP值达到56.3%,较原算法提升了7.9个百分点。实验结果表明,改进的算法相比于传统YOLOv3算法和其他算法拥有更好的小目标检测能力。     

基于改进YOLOv4的汽车钢铁零件表面缺陷检测

针对YOLOv4在自建的汽车钢铁零件表面缺陷数据集中检测精度不足的问题,利用深度学习的优势,提出一种基于改进YOLOv4的汽车钢铁零件表面缺陷检测方法。首先采用加权K-means算法确定初始anchors预选框,增强anchors框和特征图尺寸的匹配精度,提高检测效率;然后在YOLOv4主干网络的残差单元中引入SE模块,增加有用特征的权重,抑制无效特征的权重来提高检测精度;最后在76×76的特征图后连接RFB-s模块,增强对小目标信息的特征提取能力。实验结果表明,针对自建汽车零件表面缺陷数据集有无缺陷单类检测问题,改进算法比原始YOLOv4的mAP50值提高了4.3个百分点,对小目标具有更好的检测效果。这说明改进算法能满足针对特定的汽车钢铁零件表面缺陷检测问题下的检测速度和精度要求,有效解决了实际问题。针对COCO数据集多分类问题,改进后模型的mAP50值比原始YOLOv4提高了0.2个百分点,FPS值达到20,说明改进算法能够迁移到其他数据集,验证了该算法的泛化性。     

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%.     

基于优化CBAM改进YOLOv5的农作物病虫害识别

针对多种农作物病虫害图像, 在自然环境下因虫害种类繁多, 小目标特征相似的技术问题, 导致检测困难难以达到令人满意的精度. 本文提出了一种自然背景下加强局部特征和全局特征信息融合的害虫检测识别模型YOLOv5-EB, 在公开的大规模害虫数据集IP102上进行实验, 结果表明该研究比YOLOv5模型精确度提高了5个百分点. 引入一维卷积替换CBAM中通道注意力的MLP操作, 优化了通道注意力经过全局处理后容易忽略通道内信息交互的问题; 其次使用6×6卷积替换Focus操作, 来增强提取害虫特征的能力. 实验结果表明, 对害虫进行检测时, YOLOv5-EB的平均精度值达到了87%, 与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5模型相比, 不仅有效提高了作物害虫图像的识别性能, 而且有效提高了检测速度. 研究表明, YOLOv5-EB算法满足对多种农作物病虫害目标检测的准确性和实时性要求.     

基于改进YOLOv3的高铁异物入侵检测算法

针对传统铁路异物检测方法中实时性不高、检测精度不够的问题,提出一种基于YOLOv3网络的高铁异物入侵的检测算法.为提高YOLOv3网络对图片特征的利用能力,利用可切换空洞卷积替代特征提取网络中的前四个3×3卷积,增加了卷积的感受野.然后为提升小物体检测精度,改进FPN结构,从YOLOv3特征提取网络中第二次下采样输出的...     

基于改进DeepSORT算法的摩托车头盔佩戴检测

为了解决在实际道路场景中对摩托车驾乘者头盔佩戴情况的检测与跟踪问题,提出一种优化的DeepSORT多目标跟踪摩托车头盔检测算法。使用改进的YOLOv3算法作为目标检测器,该方法采用MobileNetv3-Large作为YOLOv3特征提取网络,以轻量化网络结构,借鉴CEM模块的思想,引入SoftPool池化层和SE模块,构建了深浅语义融合增强模块,加强网络对输入特征深浅语义的编码能力。为了实现摩托车头盔佩戴分类和DeepSORT算法中外观特征识别模型的优化,构建多任务学习框架,通过对比损失函数和改进的交叉损失函数对多任务网络进行迭代训练来提升相似度学习能力和实现最终头盔佩戴情况分类。实验结果表明：在目标检测方面,改进网络的摩托车检测精度相较原始算法提升了4.56个百分点,模型大小仅为YOLOv3的13.7%。结合DeepSORT算法,多目标跟踪准确率相较于YOLOv3-DeepSORT算法从51.6%提升到了67.5%,多目标跟踪精度从57.3%提升到75.6%,检测追踪速度由6 FPS提升到了20 FPS,最终的NPH模型检测分类精度为72.42%。实现了对实际道路中摩托车驾乘人员头...     

改进YOLOv3在机场跑道异物目标检测中的应用

针对机场跑道异物（Foreign Object Debris,FOD）的小目标特点,提出一种基于改进YOLOv3的FOD目标检测算法。以YOLOv3网络为基础,采用运算复杂度相对更低的Darknet-49作为特征提取网络,并将检测尺度增加至4个,进行多尺度特征融合。使用基于马尔科夫链蒙特卡罗采样（Markov Chain Monte Carlo sampling,MCMC）的[K]-means++算法对标注边界框尺寸信息进行聚类分析。训练时引入GIoU边界框回归损失函数。实验结果表明,改进的YOLOv3目标检测算法在满足实时性要求的情况下,精确率和召回率达到了95.3%和91.1%,与Faster R-CNN相比具有更高的检测速度,与SSD相比具有更高的检测精度,有效解决了原YOLOv3存在的定位精度偏低和漏检问题。     

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。