基于改进YOLOv5s的轻量化交通灯检测算法

针对目前交通灯检测算法网络模型参数量过大、实时性差的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化交通灯检测算法.首先,用轻量化网络MobileNetv3替换原主干网络并引入注意力机制,在对检测精度影响不大的前提下降低模型参数量;然后,使用深度可分离卷积替换颈部网络中的传统标准卷积,进一步降低模型参数量;接着,针对交通灯尺度小的特点,删除检测大目标的检测层;最后,改进边框回归损失函数,提升边框检测精度.同时,为了能实时部署在嵌入式平台,该算法对网络进行通道剪枝实现模型压缩和加速.实验结果表明,该算法在嵌入式平台NVIDIA Jetson Xavier NX上能达到48.1帧/s的检测速度,相比原始YOLOv5s牺牲了1.5%的mAP,但是该模型体积压缩了54.3%,检测速度提高为原来的2.6倍,可以满足在交通道路中实时对交通灯检测的需要.     

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深度学习网络模型体积大、参数多,难以满足在计算资源有限的移动设备和嵌入式设备中部署的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化交通标志检测模型。该模型利用GhostNet思想重新建构YOLOv5网络,同时在特征提取层引入坐标注意力机制(coordinate attention, CA),并将原边框损失函数CIOU替换为SIOU,最后使用NVIDIA的加速推理框架TensorRT对改进模型加快推理速度。在CCTSDB2021交通标志数据集中验证了改进模型的可行性,实验结果表明,改进模型较于原模型,模型大小减小了53.5%,参数量压缩了50%,而精度仅损失0.1%,且模型推理速度提升了2%;经过TensorRT加速推理后,推理速度甚至提升了57.4%,达到了4 ms。改进模型实现了模型的轻量化,精度损失小,推理速度快,相比原模型更适合部署到嵌入式移动设备中。     

基于多尺度融合和轻量化网络的无人机目标检测算法

针对在游乐场、公园等公共安全区域因无人机的尺度变化实时检测困难和计算资源有限的问题,提出一种网络动态实时检测无人机方法YOLO-Ads,以增加网络对无人机尺度变化的鲁棒性.首先自主构建了无人机数据集;其次将轻量化网络作为主干建立一个新的MDDRDNet网络,减小模型计算的复杂度,并且引入协调注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度;然后采用均值聚类算法,重新生成先验框,在先验框的选择上结合多探测头和多数据集的寻优办法,使重新生成的先验框与无人机更加匹配;然后基于特征融合和残差思想建立一个新的探测头以适应更小尺度无人机的检测;最后,在检测模块中引入类激活映射模块生成热力图,以观察网络对无人机尺度变化的敏感程度,同时与当前主流网络SSD、CenterNet、YOLOv5、YOLOx等和不同主干网络ResNet、EfficientNet、VGGNet等进行对比实验.实验结果表明,新提出的算法在尺度变化的无人机检测上平均精度达到96.62%,相较YOLOv4算法提高了1.88%;检测速度为每秒47帧,相较YOLOv4算法提高了19帧;模型所占内存大约为10.844 M,约为原内存的六分之一,体现了该方法的有效性和鲁棒性.     

面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法

以YOLOv5s网络模型为基础,引入注意力机制CBAM模块,基于Ghost卷积模块重构网络模型的卷积操作,提出一种面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法.然后,在自主收集的扶梯不安全行为数据集上对其进行训练评估.结果表明,所提算法在检测精度有所提高的同时,大幅减少了检测所需的参数量和计算量.     

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CXANet-YOLO的火焰检测方法

快速准确的火焰检测对于降低火灾危害具有重要意义，为了加强模型的火焰特征提取能力以及解决特征图尺寸不平衡的问题，利用XSepConv (Extremely Separated Convolution)、大卷积核、Mish激活函数等构建CXANet-block(ConvolutionExtremelyAttentionNetwork)作为YOLOv5的骨干网络，引入CBAM (ConvolutionBlockAttention Module)注意力机制，提出一种基于CXANet-YOLO的火焰检测方法，通过增加通道注意力和空间注意力来提高检测性能.在自建火焰数据集上进行训练，提升模型的鲁棒性和泛化能力.实验结果表明，CXANet-YOLO模型比基准模型YOLOv5在火焰检测上具有更高的检测精度和检测速度，准确率提高了8.2%，检测速度每秒提升25帧.     

基于改进YOLOv4颈部优化网络的安全帽佩戴检测方法

针对安全帽佩戴检测时易受复杂背景干扰，解决YOLOv4网络检测速度慢、内存消耗大、计算复杂度高、对硬件性能要求较高等问题，引入改进YOLOv4算法优化安全帽佩戴检测方法。引入MobileNet网络轻量化YOLOv4、跨越模块特征融合，实现高层语义特征和低层语义特征有效融合。针对图像中小目标分辨率低，信息特征少，多尺度并存，导致在连续卷积过程中易丢失特征信息等问题，采用改进特征金字塔FPN和注意力机制等颈部优化策略聚焦目标信息，弱化安全帽检测时背景信息的干扰。仿真结果表明，基于改进的YOLOv4颈部优化网络安全帽佩戴检测算法在CPU平台下的检测速度为34.28 FPS，是基础YOLOv4网络的16倍，检测精度提升了4.21%，检测速度与检测精度达到平衡。     

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.     

基于YOLOv5无人机小目标检测技术研究

提出一种改进的YOLOv5m目标检测算法,解决无人机在复杂环境下对小目标特征提取不足导致的检测精度低的问题.在CBAM的基础上提出一种通道——空间(CAM-SAM)注意力机制,通过改变通道和空间的连接结构,对不同尺寸的特征图进行注意力权重分配,在特征融合中采用跳跃式连接方法,进行不同尺度的特征融合;在预测网络中使用高斯加权的Soft-NMS替换原NMS非极大值抑制.实验结果表明,改进的YOLOv5m模型mAP值为42.1%,比原YOLOv5m提高了5.8%.