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。     

基于几何适应与全局感知的遥感图像目标检测算法

针对遥感图像目标尺寸小、目标方向任意和背景复杂等问题，在YOLOv5算法的基础上，提出一种基于几何适应与全局感知的遥感图像目标检测算法。首先，将可变形卷积与自适应空间注意力模块通过密集连接交替串联堆叠，在充分利用不同层级的语义和位置信息基础上，构建一个能够建模局部几何特征的密集上下文感知模块（DenseCAM）；其次，在骨干网络末端引入Transformer，以较低的开销增强模型的全局感知能力，实现目标与场景内容的关系建模。在UCAS-AOD和RSOD数据集上与YOLOv5s6算法相比，所提算法的平均精度均值（mAP）分别提高1.8与1.5个百分点。实验结果表明，所提算法能够有效提高遥感图像目标检测的精度。     

改进YOLOv5s的遥感图像目标检测

针对遥感图像中感兴趣目标特征不明显、背景信息复杂、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题,本文提出了一种改进YOLOv5s的遥感图像目标检测算法（Swin-YOLOv5s）。首先,在骨干特征提取网络的卷积块中加入轻量级通道注意力结构,抑制无关信息的干扰;其次,在多尺度特征融合的基础上进行跨尺度连接和上下文信息加权操作来加强待检测目标的特征提取,将融合后的特征图组成新的特征金字塔;最后,在特征融合的过程中引入Swin Transformer网络结构和坐标注意力机制,进一步增强小目标的语义信息和全局感知能力。将本文提出的算法在DOTA数据集和RSOD数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够明显提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

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。     

改进YOLOv4的遥感图像目标检测算法

为有效解决遥感图像目标检测算法在复杂背景下的检测效果不佳的问题,提出一种改进YOLOv4的目标检测算法。设计一种跨阶段残差结构,替换原主干网络的简单残差结构,降低模型参数量和计算负担;引入CBAM注意力机制,加强CSP模块间有效特征交互;使用跨阶段分层卷积模块重构特征融合阶段对深层特征图的处理方式,防止网络退化和梯度消失;采用Mish激活函数,增强融合网络对非线性特征的提取能力。在RSOD、DIOR数据集上的实验结果表明,改进YOLOv4算法的测试mAP相比原YOLOv4算法分别高出4.5%、7.3%,其检测速度分别达到48 fps、45 fps,在保证实时性的同时检测精度有较大提升。     

基于边界极限点特征的改进YOLOv3目标检测

目标数量多、尺度较小与高度重叠等问题导致目标检测精度低、难度大。为提升目标检测精度,尽可能避免漏检、误检情况,提出一种基于边界极限点特征的改进YOLOv3目标检测算法。首先,引入边界增强算子Border,从边界的极限点中自适应地提取边界特征来增强已有点特征,提高目标定位准确度;然后,增加目标检测尺度,细化特征图,增强特征图深、浅层语义信息的融合,提高目标检测精度;最后,基于目标检测中目标实例特性及改进网络模型,引入完全交并比（CIoU）函数对原YOLOv3损失函数进行改进,提高检测框收敛速度以及检测框召回率。实验结果表明,相较于原YOLOv3目标检测算法,改进后的YOLOv3目标检测算法的平均精度提高了3.9个百分点,且检测速度与原算法相近,能有效提高模型对目标的检测能力。     

基于改进YOLOv3的列车运行环境图像小目标检测算法

列车辅助驾驶离不开对列车运行环境的实时检测,而列车运行环境图像存在丰富的小目标。与大中型目标相比,目标占原图比例小于1%的小目标由于分辨率低而存在误检率高、检测精度较差的问题,因此提出一种基于改进YOLOv3的列车运行环境目标检测算法YOLOv3-TOEI (YOLOv3-Train Operating Environment Image)。首先,利用k-means聚类算法优化anchor,从而提高网络的收敛速度;然后,在DarkNet-53中嵌入空洞卷积以增大感受野,并引入稠密卷积网络（DenseNet）获取更丰富的图像底层细节信息;最后,将原始YOLOv3的单向特征融合结构改进为双向自适应特征融合结构,从而实现深浅层特征的有效结合,并提高网络对多尺度目标（特别是小目标）的检测效果。实验结果表明,与原YOLOv3算法相比,YOLOv3-TOEI算法的平均精度均值（mAP）@0.5达到84.5%,提升了12.2%,每秒传输帧数（FPS）为83,拥有更好的列车运行环境图像小目标检测能力。     

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。     

基于注意力机制和上下文信息的目标检测算法

针对目标检测过程中存在的小目标漏检问题,提出一种基于注意力机制和多尺度上下文信息的改进YOLOv5目标检测算法。首先,在特征提取结构中加入多尺度空洞可分离卷积模块（MDSCM）以提取多尺度特征信息,在增大感受野的同时避免小目标信息的丢失;其次,在主干网络中添加注意力机制,并在通道信息中嵌入位置感知信息,进一步增强算法的特征表达能力;最后,使用Soft-NMS(Soft-Non-Maximum Suppression)代替YOLOv5使用的非极大值抑制（NMS）,降低检测算法的漏检率。实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC数据集、DOTA航拍数据集和DIOR光学遥感数据集上的检测精度分别达到了82.80%、71.74%和77.11%,相较于YOLOv5,分别提高了3.70、1.49和2.48个百分点;而且它对图像中小目标的检测效果更好。因此,改进的YOLOv5可以更好地应用到小目标检测场景中。     

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YOLOv5的遥感影像目标检测算法

针对遥感影像目标检测中复杂背景的干扰，小目标检测效果差等问题，提出一种改进YOLOv5(you only look once v5)的遥感影像目标检测模型。针对卷积神经网络下采样导致的特征图中包含的小目标信息较少或消失的问题，引入特征复用以增加特征图中的小目标特征信息；在特征融合阶段时使用EMFFN(efficient multi-scale feature fusion network)的特征融合网络代替原有的PANet(path aggregation network)，通过添加跳跃连接以及跨层连接高效融合不同尺度的特征图信息；为了应对复杂背景带来的检测效果变差的问题，提出了一种包含通道与像素的双向特征注意力机制（bidirectional feature attention mechanism,BFAM），以提高模型在复杂背景下的检测效果。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型在DIOR数据集与RSOD数据集中分别取得了87.8%和96.6%的检测精度，相较原算法分别提高5.2和1.6个百分点，有效提高了复杂背景下的小目标检测精度。     

基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标检测研究

为解决遥感图像飞机目标检测时易出现检测精度低与漏检误检等问题,提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标检测改进算法。首先,将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中,使其能提取复杂背景下的飞机小目标;然后,优化了检测头,去除了大的目标检测头,在提升小目标检测能力的同时减少算法的计算量;最后,使用WIoU作为改进的损失函数,以提高检测精度。实验表明,改进的YOLOv8算法能够有效提高飞机检测精度,可适用于遥感图像的飞机目标检测。     

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.     

改进YOLOv5的遥感图像检测方法

针对YOLOv5在遥感图像目标检测中未能考虑到遥感图像背景复杂、检测目标较小且图像中目标语义信息占比过低导致的检测效果不佳和易出现误检漏检等问题,提出了一种改进YOLOv5的遥感图像目标检测方法。将轻量级的通道注意力机制引入到原始YOLOv5的特征提取和特征融合网络的C3模块中,以提升网络局部特征捕获与融合能力;强化对遥感图像的多尺度特征表达能力,通过增加一个融合浅层语义信息的细粒度检测层来提高对小目标的检测效果;使用Copy-Paste数据增强方法来丰富训练样本数量,在不增加模型计算量的情况下可进一步解决遥感图像背景信息占比过高而目标区域占比过低的问题。实验结果表明,改进YOLOv5在公开的DOTA和DIOR遥感图像数据集上mAP结果分别达到0.757和0.759。该方法较原始YOLOv5可提高0.017和0.059,相比于其他典型遥感目标检测方法在精度上也有所提升,证明了改进YOLOv5方法的有效性。     

基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测研究

针对遥感图像中背景复杂度高、目标尺寸多样所导致的目标检测精度低的问题,提出一种基于改进 YOLOv5的遥感图像目标检测算法。该算法将具有Transformer风格的ConvNeXt网络作为主干网络,以克服卷积神经网络(CNN)结构的局限性,捕获更多全局信息。引入 SimAM 注意力机制在不增加网络参数的情况下,推断出特征图的3D注意力权值,提高网络的稳定性以及抗干扰能力。同时采用全局显式集中调节方案的集中特征金字塔(CFP),捕获全局长距离依赖关系以及遥感图像的局部关键区域信息。将本文提出的算法在 RSOD 数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够显著提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

运动场景下改进YOLOv5小目标检测算法

针对运动场景下由于设备移动、相机散焦,导致采集到的图像模糊,图像质量低,以及目标体积小,使目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv5x目标实时检测模型。采用可变形卷积网络替换部分原始YOLOv5x中传统的卷积层,增强模型在运动场景中细粒度特征提取和小目标检测能力;增加SE注意力机制,解决在卷积过程中,因丢失图像全局上下文信息,造成特征损失的问题,提高了模型在图像模糊情况下小目标的检测精度;引入一种新的边界框回归损失函数SIoU Loss,解决了预测框在回归时随意匹配的问题,提高了模型鲁棒性和泛化能力,加快网络的收敛速度。实验结果表明,相比于YOLOv5x模型,将改进后的算法应用在水下移动机器人生物检测中,模型准确率P、召回率R、各类平均精度mAP分别提升了5.90个百分点、5.85个百分点、4.38个百分点,有效增强了小目标检测模型的检测性能。     

基于改进YOLOv4的小目标行人检测算法

行人检测在无人驾驶环境感知领域具有重要应用。现有行人检测算法多数只关注普通大小的行人目标,忽略了小目标行人特征信息过少的问题,从而造成检测精度低、应用于嵌入式设备中实时性不高等情况。针对该问题,提出一种小目标行人检测算法YOLOv4-DBF。引用深度可分离卷积代替YOLOv4算法中的传统卷积,以降低模型的参数量和计算量,提升检测速度和算法实时性。在YOLOv4骨干网络中的特征融合部分引入scSE注意力模块,对输入行人特征图的重要通道和空间特征进行增强,促使网络学习更有意义的特征信息。对YOLOv4颈部中特征金字塔网络的特征融合部分进行改进,在增加少量计算量的情况下增强对图像中行人目标的多尺度特征学习,从而提高检测精度。在VOC07+12+COCO数据集上进行训练和验证,结果表明,相比原YOLOv4算法,YOLOv4-DBF算法的AP值提高4.16个百分点,速度提升27%,将该算法加速部署在无人车中的TX2设备上进行实时测试,其检测速度达到23FPS,能够有效提高小目标行人检测的精度及实时性。     

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。     

基于特征融合和注意力机制的遥感目标检测

为了降低遥感图像中尺寸较大或长宽比变化极端等类型目标对检测精度的不利影响,提出一种基于YOLOv5的改进算法。首先,设计多尺度特征融合模块,通过引入不同膨胀率的残差膨胀卷积块以获得更大感受野,提高对长宽比变化极端目标的检测能力;其次,引入全局-局部注意力,通过分解大核注意力以获得空间和通道维度的长期依赖性和适应性,实现动态提取丰富的全局上下文信息,提高网络对大尺寸目标的检测性能。在DOTA数据集上的消融实验证明了该算法的有效性,mAP达到77.05%,较改进前的模型提升了1.66%,亦优于主流算法,有效改善了遥感图像中目标尺寸过大或长宽比变化极端带来的问题。