基于改进YOLOv5的海面目标检测算法

针对海面目标检测模型难以应用在存储能力和计算能力较小的移动端的问题,提出一种基于改进YOLOv5的海面目标检测算法。采用轻量级提取网络ShuffleNetv2 Block作为YOLOv5网络的骨干部分,减少模型计算量和参数量;使用加权双向特征金字塔网络模块替换原特征融合网络模块,提高网络对不同尺度的特征提取能力;引入坐标注意力机制,提高模型检测精度。在海面目标数据集上进行实验,结果表明：与YOLOv5模型相比,改进模型的精确率、召回率、平均精度分别提高了1.2%、1.4%、0.9%,计算量和参数量分别降低了55.8%,54.9%。改进后的YOLOv5模型不仅提高了检测精度和模型性能,还压缩了模型的计算量和参数量,有利于部署在移动设备端。     

基于YOLOv5的改进小目标检测算法研究

文章针对小目标检测存在的可利用特征少、定位精度要求高、数据集小目标占比少、样本不均衡和小目标对象聚集等问题,提出将coordinateattention注意力嵌入YOLOv5模型。Coordinateattention注意力机制通过获取位置感知和方向感知的信息,能使YOLOv5模型更准确地识别和定位感兴趣的目标。YOLOv5改进模型采用木虱和VisDrone2019数据集开展实验验证,实验结果表明嵌入coordinate attention能有效提高YOLOv5的算法性能。     

融合YOLOv5与ASFF算法的海产品目标检测算法研究

针对水下目标检测识别精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5的水下目标检测方法。通过对比多个注意力机制模块,在YOLOv5骨干网络引入了全局注意力机制模块,增强了特征提取,提高了采集特征的能力,并在YOLOv5模型上融合了自适应空间特征融合算法,实现底层特征与顶层特征融合。验证结果表明,所提算法的识别精度优于原始的YOLOv5算法,平均精度提升了8.5%,检测速度为76帧/秒。     

基于YOLOv5的UAV夜间目标检测技术研究

针对无人机(UAV)夜间目标检测技术准确率较低的问题,对现有夜间目标检测方法和YOLOv5算法进行简要介绍,提出了基于YOLOv5算法的夜间目标检测技术。通过在原YOLOv5网络中加入改进的Retinex算法对原网络进行动态增强,在模型训练过程中,将Focus层替换成CBS层,改善模型训练效果,并利用改进算法对UAV夜间目标检测性能进行仿真。结果表明,改进的YOLOv5算法在查准率和查全率方面分别比原YOLOv5算法提高了11.22%和5.32%,有效提升了UAV夜间目标检测能力。     

基于改进YOLOv5的海上弹着点水柱信号检测算法

海上弹着点水柱信号是评判射击效果的重要依据,因此在进行训练、演习等任务时快速、准确地获取水柱信号检测情况具有重要意义。结合海上水柱信号多尺寸、多形态的特点,对YOLOv5算法进行改进,提出了CAs-YOLOv5s算法。在输入端加入mixup数据增强策略,以线性插值的方式构建新的训练样本和标签,不需占用过多的存储空间就可以丰富样本信息;引入了坐标注意力机制,将位置信息嵌入通道注意力中,增强模型的特征提取能力;同时,将原YOLOv5s算法中空间金字塔池化模块中的池化方式由Maxpool替换为Softpool,保留更多的细粒度特征信息,放大更大强度的特征激活。在目标数据集上的实验结果表明,改进后的CAs-YOLOv5s算法平均准确率提高了4.54%,达到94.75%,速度达到23.51帧/s,在满足实时性要求的情况下可以更好地完成海上弹着点水柱信号的检测任务。     

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。     

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的低光照图像目标检测

针对低光照环境下现有的目标检测算法普遍存在检测精度较低的问题，提出一种改进YOLOv5的双通道低光照图像目标检测算法（YOLOv5＿DC）。首先，通过伽马变换和叠加高斯噪声的方法合成低光照图像，扩充数据集，提高模型的泛化能力；其次，提出特征增强模块，引入通道注意力机制，融合增强图像和原始图像的低级特征，抑制噪声特征的影响，改善网络的特征提取能力；最后，在颈部网络中加入特征定位模块，增加特征图在目标区域的响应值，使网络更关注目标区域，提高网络的检测能力。实验结果表明：所提YOLOv5＿DC算法实现了更高的检测精度，在低光照图像目标检测数据集ExDark*上的平均精度均值（mAP）@0.5达71.85%，较原始的YOLOv5算法，提高了1.28个百分点。     

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...     

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。     

基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法

针对无人机图像中由于目标微小且相互遮挡、特征信息少导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法。在颈部和检测头中加入了坐标卷积,能更好地感受特征图中目标的位置信息;增加P2检测层,减少小目标特征丢失、提高小目标检测能力;提出多信息流融合注意力机制——Spatial and Channel Attention Mechanism(SCA),动态调整注意力对空间信息流和语义信息流的关注,获得更丰富的特征信息以提高捕获目标的能力;更换损失函数为SIoU,加快模型收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行对比实验,改进后算法的mAP50值相比YOLOv7提高了4%,达到了52.4%,FPS为37,消融实验验证了每个模块均提升了检测精度。实验表明,改进后的算法能较好地检测无人机图像中的目标。     

基于改进YOLOv5的复杂背景红外弱小目标检测算法

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取,难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5（You Only Look Once）的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上,添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率,同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集,将这些图像数据集进行标注并训练,得到红外弱小目标检测模型,然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明:改进的YOLOv5算法训练出来的模型,检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升,平均精度均值（mean Average Precision,mAP）可达99.6%以上,在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标,且漏警率、虚警率低。     

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YOLOv4-tiny的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像中存在目标尺寸小、数量多和背景复杂等问题,提出了一种基于改进YOLOv4-tiny的无人机航拍目标检测算法。该算法在原有网络的基础上扩大了检测尺度范围,提高对不同尺寸目标的匹配程度,并利用深层语义信息自下而上地与浅层语义信息进行融合以丰富小目标的特征信息。同时引入注意力机制模块,在主干网络后的每个尺度上进行感兴趣区域特征信息的二次筛选,过滤冗余特征信息,保留重要特征信息。在无人机航拍数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提算法在满足实时性的基础上,平均精确率比原网络提高了5.09%,具有较好的综合性能。     

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。     

基于改进YOLOv5的红外车辆检测方法

红外图像可在低照度、恶劣天气等条件下工作，红外车辆检测技术旨在使用红外传感器来监测道路上的车辆，实现对车辆数量、车速等信息的收集与分析，该技术不仅可应用于路面车辆，还可应用于铁路、机场、港口等场景，为交通运输行业的安全和便捷提供了有效的技术支持。然而，由于红外图像成像原理的局限和外部环境的干扰，通常导致红外图像成像质量不理想，红外车辆检测仍然存在许多问题。文中提出了一种改进的YOLOv5模型，在YOLOv5的主干部分引入了混合注意力机制，使模型能够更好地关注研究者感兴趣的区域，抑制图像噪声的干扰。此外，在BiFPN基础上提出了一种改进的Z-BiFPN特征融合结构，融合更多的浅层信息，提高浅层信息利用率，并增加一个四分之一下采样的小目标检测层，同时将YOLOv5的检测头替换为解耦头来提升模型的检测能力。在自建的七类红外车辆数据集INFrared-417上进行了实验，验证了算法的有效可行性。与原始YOLOv5相比，m AP从81.1%提升到了85.3%。     

改进YOLOv5的轻量化塑料餐具缺陷检测方法

针对塑料餐具表面缺陷人工检测效率低和深度学习模型计算量大布置成本高的问题,提出了一种基于YOLOv5的轻量化检测方法 FED-YOLOv5。在YOLOv5的骨干网络部分引入新型轻量级网络FasterNet,减少参数和计算量;同时添加高效注意力机制ECA,增强网络通道间的信息交流,最后在头部网络用解耦检测头替换耦合检测头,将分类和回归任务解耦,提高模型效率。实验结果表明,改进后的FED-YOLOv5与YOLOv5s相比参数量和计算量分别减少59.7%和63.3%,检测精度达91.6%,单张图片检测时间仅为4.6 ms,能够用于塑料餐具的外观检测工序,适合在有限计算资源的环境中部署。     

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YOLOv5的指纹二级特征检测方法

马德里指纹错案的出现使得现行指纹鉴定体系不断受到挑战和质疑。以指纹二级特征的统计规律为基础的量化鉴定技术成为了新的研究难点与热点，而指纹二级特征的自动检测与分类是实现指纹二级特征自动统计的基础。因此，提出一种基于YOLOv5的指纹二级特征检测方法。首先，建立指纹二级特征数据集，共包含4000张带标注的指纹图像；其次，根据指纹二级特征点尺寸小且分布密集的特点，对YOLOv5网络结构进行改进，删除原有的32倍下采样大目标特征检测层，添加新的微小特征融合层；再使用Feature Pyramid Networks(FPN)、Pyramid Attention Network(PAN)和Spatial Pyramid Pooling(SPP)结构通过融合多种尺度的方式实现局部特征和全局特征提取；最后，添加Squeeze-and-Excitation(SE)通道注意力机制模块，有效增强模型的鲁棒性和密集小目标的检测能力。实验结果表明，相比于原模型，改进后YOLOv5s＿FI模型，在检测速度基本不变的情况下，平均精度均值（mAP0.5）从93.0%提高到97.4%，且权重缩减了3/4。