多尺度下遥感小目标多头注意力检测

针对地理空间遥感图像中检测目标存在多尺度特性、形态多变以及小目标判别特征过少等造成检测识别精度不高的问题,提出了基于多尺度下遥感小目标多头注意力检测算法YOLO-StrVB。对网络结构进行重构,搭建多尺度网络模型,增加目标检测层,提高特征提取网络下遥感小目标模型不同尺度下的检测能力;加入双向特征金字塔网络（Bi-FPN）进行多尺度特征融合,提高双向跨尺度连接和加权特征融合;在YOLOv5网络末端融合Swin Transformer多头注意力机制块,提升感受野适应目标识别任务的多尺度融合关系,优化主干网络;使用Varifocal loss对网络进行训练,提升遥感密集检测小目标的存在置信度和定位精度,并选用CIoU作为边界框回归的损失函数,提高感知分类得分（IACS）的边框回归精度。通过在遥感目标数据集NWPU VHR-10上的实验验证,对比YOLOv5原模型的mAP提高了3.05个百分点,能有效提高小目标的检测精度,达到了对地理空间遥感图像中小目标检测的鲁棒性。     

基于YOLOv5的轻量化交通标志检测方法

针对目前交通标志检测算法存在网络复杂度高、计算量大、边缘端部署难度高。提出一种基于YOLOv5的轻量化交通标志目标检测算法。通过增加注意力机制,使用CBAM和CA融合的方式,强化检测模型抗干扰能力;通过FPGM剪枝,对模型进行了压缩,降低计算量、提高推理速度;通过软硬件融合设计,实现YOLOv5s模型与硬件融合,形成一整套完整的移动智能交通标志目标检测系统;结果表明,增加多种注意力机制后,模型精度提高了2.8%。在极限剪枝的情况下,模型仅有0.54 MB。在Jetson Nano(20 W)的环境下,检测速度达21帧/s,满足实时的交通标志检测。