改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法

针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入SE注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后针对数据集特点在网络中增加一个检测层,强化特征提取能力,并在Neck部分增加特征融合结构,使用DW卷积替换部分标准卷积以减少运算量。实验表明,改进的YOLOv5sGSD算法,模型体积减少了10.4%,在测试集上的mAP值为76.8%,相比原YOLOv5s网络提高了3.3%,检测精度和速度也明显高于一些主流算法。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法能够更加准确、快速地检测出钢材表面缺陷的种类和位置,并且具有较小的模型体积,方便于在移动端的部署。     

基于DCGAN和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别

针对人工检测桥梁表面缺陷存在精度低、速度慢和漏检率高等问题,该文提出了基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别模型.首先,通过DCGAN网络对自主采集的桥梁表面缺陷图像进行数据增强,建立每类缺陷样本数量较为均衡的数据集; 其次,在YOLOv5s模型基础上嵌入CBAM注意力机制模块,使模型将注意力集中于缺陷区域,从而提升图像分类的准确率; 最后,为验证所提方法的适用性,将包含4类桥梁表面缺陷的数据集进行训练与测试.实验结果表明:该文提出的模型在桥梁表面缺陷检测上的准确率为92%,相比其他深度学习模型具有更高的检测精度和鲁棒性.     

基于改进YOLOv5的O型密封圈缺陷检测方法

针对O型密封圈缺陷难以人工识别的问题,提出一种基于改进YOLOv5的表面缺陷自动检测方法。在数据预处理阶段,采用半自动标注方法减少人工标注成本,同时将拼接图片改为9张以实现Mosaic数据增强方法。在网络预测层引入标签平滑方法以减少模型过度依赖标签。在骨干网络中添加卷积注意力机制模块,强化有效信息,使骨干网络提取更加细致的局部特征信息。同时,针对缺陷类型尺度变化大的特点,引入剪枝的双向特征金字塔网络,以解决大小缺陷在特征提取过程中的丢失问题。实验结果表明,基于改进的YOLOv5与原YOLOv5相比,O型圈表面缺陷检测平均精度均值提高了4.26%,并且检测速度在25 ms之内,能够满足实际生产需要。     

基于YOLOv5的表面 缺陷检测优化算法

快速、准确地检测材料表面缺陷已成为各领域研究的重要目标，为增加检测效率，实现设备轻量化，提出了一种基于YOLOv5的目标检测优化算法，添加DyHead检测头，融合多个注意力机制，增强模型的检测精度；更换aLRPLoss损失函数，减少超参数调节工作，优化训练过程；基于FasterNet提出C3-Faster,代替网络中的C3模块，以PConv的思想提升模型检测性能，减少模型体积；最后添加轻量级上采样算子CARAFE,扩大模型感受野，提升对不同大小目标的检测效果。实验结果表明，改进后的YOLOv5模型相比于原版模型，在钢材表面缺陷数据集上总体平均精度提高了4.174%,参数量减少了11.25%,计算复杂度减少了13.75%,权重体积减少了10.72%,检测性能高于SSD、RetinaNet、FCOS、YOLOv3、YOLOv4等主流目标检测算法，在工业检测中具有较高的应用价值。     

基于改进YOLOv5的铝型材表面缺陷检测方法

针对铝型材表面缺陷不同类别尺寸差别较大,导致检测效果较差的情况,本文提出一种基于改进YOLOv5的铝型材表面缺陷检测算法。首先,在网络中嵌入CA(coordinate attention)注意力机制模块,使网络更好地抑制图像中无效样本的干扰,更多聚焦于有用信息;其次,在原有检测层上增加一个小目标检测层,获取和传递更为丰富且更具判别性的小目标特征,以解决对小目标缺陷检测精度低的问题,提高整体检测精度;最后,引入SIoU损失函数,用边界框回归之间的向量角度来重新定义损失函数,在有效减少总自由度损失的同时提高推理精度。将改进算法应用到天池铝型材数据集中进行验证,实验结果表明：该模型能有效识别铝型材表面不同种类的缺陷,较原YOLOv5算法mAP提高11.4个百分点,检测速度达到66.4 frame/s,能够满足目前铝型材工厂生产现场缺陷检测要求。     

基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测算法

绝缘子缺陷检测是电网巡检过程中重要的一环,为提高绝缘子缺陷检测的精度,该文提出一种基于改进YOLOv5算法的绝缘子缺陷检测算法——YOLOv5t,能够在保证网络运行速度的条件下,提升网络的检测精度.该算法在YOLOv5s的基础上,将三重注意力机制(triplet attention)添加到骨干网络中,给予每个特征通道不同的权重,以提高网络的检测精度;并采用CIoU Loss作为网络回归损失的损失函数,提升网络的收敛速度;同时将Soft-NMS作为网络的预测结果处理方法,降低网络的漏检率.YOLOv5t与几种常用的缺陷检测网络的对比实验结果表明,YOLOv5t的准确率达到97.2%,召回率达到98%,平均精度均值达到99.1%,较YOLOv5s算法分别提升了0.9%、5.1%和2.1%,并且检测速度没有受到影响.     

基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法

针对传统Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)检测钢材表面小目标性缺陷性能差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法.首先引入导向锚点候选区域网络(GA-RPN:Guided Anchoring Region Proposal Network)预测锚点的位置和形状,设计可调节机制解决网络锚点形状偏移量超出感兴趣区域的问题,从而解决无关特征的影响;其次,提出多任务FPN(Feature Pyramid Network)结构缩短高层特征定位信息映射路径,并能解决相邻层特征融合再采样的不充分特征融合,提高小目标检测性能.将改进的Faster R-CNN算法应用于钢材表面缺陷检测.仿真结果表明,改进的网络其召回率与准确率都得到提高,具有更好的检测性能.     

基于改进YOLOv4的行人检测算法

针对YOLOv4算法在行人检测中精度低,实时性差的问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。首先将MobileNetv2作为主干网络,在减少参数量的同时保证其特征提取能力,同时在MobileNetv2中加入Bottom-up连接,减少浅层信息的丢失;然后在特征融合网络嵌入CBAM注意力机制,增强特征的表现力;最后在分类与回归网络中加入Inception结构,进一步提高检测速度和增加网络复杂度。实验表明：在VOC数据集上,改进算法比原算法检测效果更佳,实时性更好,其精度提高了2.87%,处理速度提升了29.52FPS;同时在真实场景下构建的数据集上,改进后的算法比YOLOv4精度提高了2.13%,具有较好的鲁棒性。     

基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测

针对光照不均匀和水表表盘雾化的指针式水表在读数检测时出现漏检、误检等问题,本文提出一种基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测方法。首先,采用Mosaic,Mixup等数据增强方法,提高模型的泛化能力;其次,引入BiFPN模块(Bilateral Feature Pyramid Network)实现更高层次的特征融合,使得水表图像的深层特征图和浅层特征图充分融合,提高网络的表达能力;然后,嵌入CBAM注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module）,在通道和空间双重维度上强化指针式水表子表盘示数特征;最后将CIoU-Loss函数(Complete Intersection over Union Loss)替换为SIoU_Loss,提升边界框的回归精度。改进算法的mAP@0.5达到97.8%,比YOLOv5s原始网络提升了3.2%。实验结果表明：该算法能有效提高指针式水表的读数检测精度。     

基于改进YOLOv5的轻量化无人机检测算法

针对现有的无人机检测算法无法同时兼顾检测速度及检测精度的问题，本文提出了一种基于YOLOv5s（You Only Look Once）的轻量化无人机检测算法TDRD-YOLO（Tiny Drone Real-time Detection-YOLO）.该算法首先以YOLOv5s的多尺度融合层和输出检测层分别作为颈部网络和头部网络，引入MobileNetv3轻量化网络对原骨干网络进行重构，并将骨干网络后的通道在原YOLOv5s的基础上进行压缩，减小网络模型大小；其次，将骨干网络中Bneck模块的注意力机制由SE修改为（Convolutional Block Attention Module，CBAM）并在颈部网络引入CBAM，使网络模型更加关注目标特征；最后修改颈部网络的激活函数为h-swish，进一步提高模型精度.实验结果表明：本文提出的TDRD-YOLO算法平均检测精度达到96.8%，与 YOLOv5s相比，参数量减小到原来的1/11，检测速度提升1.5倍，模型大小压缩到原来的1/8.5.实验验证了本文算法可在大幅降低模型大小、提升检测速度的同时保持良好的检测性能.     

基于改进YOLOv4输电线关键部件实时检测方法

针对输电线路维护过程中的典型缺陷识别问题,为提高无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)自主巡检的智能化程度,提出基于改进YOLOv4的无人机输电线关键部件实时检测模型。根据无人机视角下输电线典型目标的特点,结合MobileNet重新设计了一种轻量的特征提取网络来获取更高的特征提取效率,利用空洞模块增强感受野减少小目标的信息损失;在特征融合模块中添加自适应路径融合网络来融合更多的位置信息和语义信息,提高了多尺度目标的检测精度,减少了目标的误报率。采用构建的无人机输电线关键部件数据集来评估提出的模型。结果表明:基于YOLOv4改进的网络能够在无人机机载端实现实时多尺度目标检测,模型的平均准确率可达到92.76%,检测速度可达到32帧/秒,能够满足无人机嵌入式平台上实时检测的需求。     

一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像缺陷图像检测方法

为提高管道缺陷图像检测的准确率,提出一种基于改进RefineDet的管道数字射线成像(digital radiography,DR)缺陷图像检测模型。该模型针对管道DR缺陷图像数据少、目标少等特点,从以下三个方面进行改进。首先,在骨干网络设计方面,使用Swin transformer代替VGG16作为主干网络,在提高特征提取能力的同时减少主干网络参数量。其次,针对管道DR缺陷图像目标数量较少而易受背景干扰问题,通过在主干网络与特征融合阶段之间加入全局注意力模块来强化模型对重要特征的关注,从而提高检测性能。最后,在后处理阶段,针对传统的非最大值抑制算法直接去除非最好预测框问题,使用软非最大值抑制算法以更合理的方式去除非最优预测框。结果表明：该方法能够有效实现管道DR缺陷图像的检测,并且相比于其他4种常用的目标检测模型,提出的模型可以有效提升管道DR缺陷图像检测的准确率,研究成果可为DR缺陷图像检测提供技术支撑。     

高斯Wasserstein距离改进轻量YOLOv7模型的遥感影像道路交叉口检测

YOLOv7是目前目标检测任务中性能较优的模型,但在处理遥感影像中的道路交叉口时,出现目标背景复杂、先验框定位误差以及模型训练参数量增多的问题。本文针对复杂场景的道路交叉口提出一种结合归一化高斯Wasserstein距离与轻量级YOLOv7的遥感影像道路交叉口检测模型。首先,使用归一化高斯Wasserstein距离与CIOU进行先验框定位损失函数的改进,以提高网络模型对于目标尺寸的鲁棒性;其次,在加强网络特征提取模块中加入三维注意力机制,实现网络处理的特征优化;最后,在主干特征提取网络与加强特征提取网络中加入改进的FasterNet模块,提升网络模型的训练速度,减少了模型训练的参数。实验结果表明,改进后的 YOLOv7 网络模型相比原网络模型,漏检测情况得到明显改善,P、R、AP及F1值分别提升了6.2%,4.9%,6.7%,6.5%,对道路交叉口的检测效果优于原网络模型。其成果对不同环境的影像具有较强适应能力,为道路交叉口检测的发展提供了参考。     

基于改进YOLOv5的车辆目标检测研究

针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高,实时性和鲁棒性较差等问题,本文提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测方法.本文在YOLOv5s网络模型框架下,引入一次性聚合（OSA）模块优化主干网络结构,提升网络特征提取能力;并采用非局部注意力机制进行特征增强;同时利用加权非极大值抑制方法实现检测框筛选.实验结果表明,在自制车辆检测数据集上,改进网络模型与原YOLOv5s模型相比,平均准确率均值（mAP）提升3%,不同目标类检测的平均准确率（AP）均得到提升,且检测速度满足实时性要求,对于密集车辆和不同光照条件下均能较好实现车辆目标检测.