基于深度学习轻量化的改进SSD煤矸快速分选模型

针对SSD目标检测模型参数量大、运行速率低的问题，在SSD模型的基础上提出一种新的煤矸快速识别模型DSR-SSD.应用深度可分离卷积代替主干特征提取网络中的普通卷积，减少了模型的计算量；将RFB模块融入到SSD模型中，提高了模型的特征提取能力.经验证，DSR-SSD模型的识别速率为113.99帧/s、精确率为95.17%.将DSR-SSD与SSD,Faster-RCNN,YOLOv3三种模型对比，发现DSR-SSD模型与SSD模型相比，精确率提高了2.29%,识别速率提高了60.89%;同时，DSR-SSD模型的精确率比Faster-RCNN模型高2.86%,比YOLOv3模型高2.71%,识别速率分别是Faster-RCNN模型和YOLOv3模型的14.90倍和3.65倍，证明了DSR-SSD模型性能优越.     

基于Ghost卷积和通道注意力机制级联结构的车辆检测方法研究

为了降低YOLOv3算法的计算量和模型体积，提高对小目标的检测能力，本文提出一种基于Ghost卷积和通道注意力机制级联结构，将其作为YOLOv3算法的特征提取网络，以减少网络计算量；在小目标预测支路引入S-RFB模块，扩大模型的感受野，更好地利用上下文信息，以提高对小目标的检测能力；使用CIOU损失作为边界框位置损失项，以加速模型的收敛．利用高斯噪声对训练样本进行数据增强，提高模型的鲁棒性．在UA-DETRAC数据集上进行实验，实验结果表明，相比于YOLOv3算法，基于Ghost卷积和通道注意力机制级联结构的G-YOLO算法的平均精度提高了2.7%，模型体积减小了67%，在复杂道路交通环境中具有良好的检测效果．     

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。     

基于多尺寸特征叠加的SAR舰船目标检测方法

针对SAR图像中舰船目标的检测问题,单纯基于深度学习的图像处理技术难以达到检测准确性和实时性要求.SAR图像中目标尺寸较小,且易受噪声、光斑干扰,传统方法难以提取精细特征并克服复杂条件下的背景干扰.针对以上问题,设计基于YOLOv3检测框架的端到端检测模型,借鉴了残差模块结构来避免网络退化问题.同时结合深层与浅层的不同尺寸特征图检测,使用目标基础特征提取网络参数来避免重复训练初始化过程.针对SAR图像中海上舰船成像小目标的特点改进优化了神经网络结构,实现SAR海面广域舰船目标识别分类算法,并对检测模型进行轻量化压缩处理.构建SAR图像舰船目标数据集并进行了多次目标检测识别分类实验,体现了提出的检测方法在复杂场景下有可靠的抗干扰能力和准确的目标检测识别性能.     

面向交通场景的轻量级行人检测算法

针对交通场景下行人检测模型网络复杂、参数量大以及难以在低性能设备上部署的问题,基于YOLOv5s网络模型提出了一种改进的轻量级行人检测算法。首先,使用Ghost模块重构YOLOv5s网络进行特征提取,降低模型的参数量和计算量,提高推理速度。其次,引入坐标注意力机制提高模型对目标特征的提取能力,提升其对小目标行人的检测效果。最后,采用SIoU损失函数加快模型的收敛速度,提高模型的识别准确率。实验结果表明,改进后的算法能保证较高的检测精度,与原始YOLOv5s算法相比参数量减少47.1%,计算量减少48.7%,提高了交通场景下行人检测的速度且易于部署。     

基于改进的RetinaNet医药空瓶表面气泡检测

医药空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量的气泡缺陷,但现有的方法对医药空瓶表面气泡检测存在各种问题,例如对复杂场景变化的鲁棒性不强,抗噪声干扰能力弱等.针对现有医药空瓶表面的气泡缺陷,提出了一种改进的深度学习目标检测算法RetinaNet对瓶身气泡进行检测.对原始RetinaNet算法中的特征金字塔网络结构进行了优化,在特征融合过程中引入了特征增强模块,用来提高网路对图像语义特征的提取,增强网络特征提取能力.为了减少模型的参数数目和计算时间,考虑到空瓶表面气泡均为小目标缺陷,去掉原始特征金字塔网络中用于检测大目标的网络结构,提高了算法检测速度.通过对标准的ResNet50网络进行重新组合,并引进了膨胀卷积模块,扩大特征图感受野,提高了模型检测的精度.通过在注塑空瓶数据集上对本文的方法进行了验证,其准确率为99.72%,漏检率为0.12%,误检率为016%,mAP为99.49%,相比原始的RetinaNet的mAP提高了接近2.4%.     

融合上下文信息和注意力的遥感小目标检测

针对Faster-RCNN算法在遥感图像当中对小目标的漏检、检测精度不高等问题作出改进.用特征提取能力更强的ResNet50网络替换VGG16;同时为了加强对遥感小目标信息的提取,引入特征金字塔,添加多尺度扩张卷积模块来增强特征金字塔的上下文特征,扩充小目标信息,使用通道注意力机制来减少特征融合过程中带来的信息混淆,提高模型对遥感小目标的检测效果.实验表明,所改进的方法在HRRSD遥感数据集达到86.7%的检测精度,较改进前提升了5.2%,同时检测效果也优于当前的一些主流检测模型,证明了改进后模型的有效性.     

基于改进YOLOv5的鱼眼图像目标检测算法

针对自动驾驶场景下车载鱼眼相机采集到的图像存在畸变严重、场景复杂、尺度变化剧烈、小目标多以及传统的目标检测模型的检测精度不高的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的鱼眼图像检测模型YOLOv5s-R.首先,为解决小目标难识别的问题,提出随机裁剪多尺度训练的数据增强方法,该方法优于消融实验所得的最优数据增强方法.其次,为了提高模型的检测精度,在网络头部添加置换注意力机制与轻量化解耦头,增强模型对特征的提取能力与识别能力,并抑制噪声干扰.最后,模型额外增加角度预测项,实现旋转框目标检测.通过构建环形标签并用高斯函数对标签平滑,解决了旋转框角度的周期性问题;又对损失函数进行了优化,提出了RIOU,在CIOU的基础上增加角度惩罚项,提高了回归精度并加快了模型的收敛.实验结果表明,提出的YOLOv5s-R模型在WoodScape数据集上取得良好的检测效果,相比于原始的YOLOv5s模型,mAP@0.5、mAP@0.5∶0.95分别提升了6.8%、5.6%,达到82.6%、49.5%.     

TB-MYOLO：融合MLP与YOLOv5的双分支网络船舶目标检测方法

针对复杂场景下可见光卫星遥感影像的多类别船舶目标检测中易产生误检、漏检的问题,基于YOLOv5算法改进,提出了一种融合MLP的双分支网络船舶目标检测方法TB-MYOLO.该算法通过引入分支网络作为辅助以增强小目标的特征表达能力,分支网络只负责关注小目标物体的学习,携带更多的浅层位置信息.将分支网络学习到的小目标特征向量与主干网络学习到的小目标特征向量相融合,使小目标特征在网络中占有更大的比重,以此增强模型对目标位置的特征学习能力.同时使用MLP模块代替原始YOLOv5的SPPF模块,利用MLP的特征长依赖性的特点对深层网络的特征向量进行筛选加权,突出重点信息,避免了池化层带来的信息损失.实验结果表明,相比原始YOLOv5算法,改进后的TB-MYOLO算法显著提升了小目标类别的召回率和定位精度.对于复杂场景下可见光卫星遥感影像的多类别船舶目标检测,平均准确率mAP50达到了80.8%,相比原始YOLOv5、Retinanet和Faster R-CNN算法、改进后的TB-MYOLO算法,分别提升了2.4%、24.5%和28.1%.     

轻量化YOLOv7-tiny的遥感图像小目标检测

针对遥感图像小目标众多、目标检测器参数量大和检测效率低等问题,提出一种改进的YOLOv7-tiny的轻量级遥感图像小目标检测模型。首先,针对原始模型中跨阶段局部空间金字塔池化网络复杂的碎片化操作,提出轻量级的空间金字塔池化结构来减少多余的卷积算子操作;其次,针对颈部网络冗余的模块化连接方式和小目标容易在深层特征丢失空间信息的问题,提出深层语义信息引导的单尺度预测头方法来进行小目标位置信息强化,并进一步减少颈部网络和头部网络的计算成本。在遥感图像数据集上展开实验,结果表明,改进后的模型比原始模型参数量降低49.6%,计算复杂度降低28.5%,推理速度提高73.1%,并优于现阶段其他主流轻量级目标检测器。。     

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.     

基于无锚框检测网络的茶叶嫩芽识别方法研究

利用机器学习方法进行茶叶嫩芽识别有助于茶叶生产的全程智能化.目前的嫩芽识别方法依赖复杂的预处理,导致嫩芽识别效率普遍不高.基于无锚框检测网络CenterNet,提出了一种无需预处理的高速茶叶嫩芽识别方法.针对CenterNet特征提取网络规模过大、识别速度过低的问题,将其特征提取网络替换为ResNet-50.利用改进后的CenterNet模型识别茶叶的一芽、一芽一叶和一芽二叶部分,得到模型的精确度为83.1%,召回率为85.4%,mAP为87.7%,识别效果优于同类无预处理识别方法.     

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。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(complete-IoU)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,准确率(precision,P)、召回率(recall,R)、平均准确率(average precision, AP)和F₁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...     

基于改进YOLOv5的农业害虫检测

设计了一种改进的YOLOv5模型实现对小目标害虫识别定位并将其应用于农业虫情分析。首先对数据集中的图片进行数据增强操作，结合目标背景分析，对一半数据进行降低亮度处理以增大训练难度。为了解决目标检测模型中小目标容易随着卷积神经网络的加深而导致目标信息丢失的问题，提出在模型中额外增加特征提取层，以达到丰富小目标的特征信息和位置信息的目的。该模型采用一种切割图像再检测的方法，在降低模型计算量的同时提高了检测精度。最后设计了多组实验并进行对比，验证了模型的有效性，平均检测精度达92%。     

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YOLOV3改进的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法定位不准确的问题,利用改进的YOLOV3虹膜定位模型对虹膜定位的准确率加以提高,使其更好应用于生产实践.使用Densenet-121模型作为特征提取模块,并在此基础上通过复制骨干网络得到辅助网络的方式使其更有利于检测小目标,用Non-local注意力机制增强图片获取特征语义信息.采用基于DarkNet-53的YOLOV3模型、Daugman模型及Wilde模型进行对比实验.实验结果表明:本文的实验模型在虹膜定位中的准确率高达97.1%,与其他虹膜定位模型相比具有明显优势.     

基于卷积神经网络的小目标交通标志检测算法

PVANet(performance vs accuracy network)卷积神经网络用于小目标检测的检测能力较弱.针对这一瓶颈问题,采用对PVANet网络的浅层特征提取层、深层特征提取层和HyperNet层(多层特征信息融合层)进行改进的措施,提出了一种适用于小目标物体检测的改进PVANet卷积神经网络模型,并在TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)数据集上进行了交通标志检测算法验证实验.结果表明,所构建的卷积神经网络具有优秀的小目标物体检测能力,相应的交通标志检测算法可以实现较高的准确率.     

基于YOLO v5l-Im的排水管道缺陷检测方法及效果分析

针对YOLO v5l算法对于小目标、少样本且背景复杂的排水管道缺陷图像检测的精度低、误检和漏检率较高等问题,提出一种基于改进YOLO v5l算法的排水管道缺陷检测方法。做了三点改进：首先提出了基于Focal EIoU的损失函数,有效提升了检测模型的性能;其次为增强检测模型对小目标缺陷的检测效果,减少缺陷误检和漏检的概率,将骨干网络中浅层特征图融合到BiFPN特征融合网络中,增加针对小目标的预测层;最后在YOLO v5l中引入CA注意力模块,提高模型对图像中感兴趣区域的敏感程度,减少冗余背景信息的干扰。三种改进对平均准确度 mAP 值的提升分别为2.0、2.9、5.9 个百分点。将三种有效改进融合到一起,检测结果表明：本文提出的改进YOLO v5l模型的mAP值达到了92.1%,较原模型的85.5%提升了6.5个百分点。由此可见,所做的改进有效增强了YOLO v5l对排水管道缺陷的检测能力。     

基于Gan-St-YOLOv5的复杂环境下的手势识别

在智能工业生产中的复杂环境下进行手势识别人机交互，手势特征受到局部遮挡、强光照、远距离小目标的影响，导致目标检测识别过程中识别出的手势特征减少，甚至分类错误.在复杂环境下提高手势识别精准度成为人机交互任务中亟需解决的问题.本文提出一种具有创新性的Gan-St-YOLOv5模型，在YOLOv5的基础上生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和Swin Transformer模块，融入SENet通道注意力机制，使用Confluence检测框选取算法，增强模型检测的准确度.为了验证模型的优越性，与YOLOv5模型进行对比，得出Gan-St-YOLOv5在完全可见测试集上mAP＿0.5高达96.1%,在强光照测试集上mAP＿0.5高达92.3%,在部分遮挡测试集上mAP＿0.5高达86.6%,在远距离小目标测试集上准确度高达96.4%,均优于YOLOv5目标检测算法，以较小的效率损失取得了较高精度.     

改进YOLOX在行人目标检测中的应用研究

针对现有算法在行人目标检测中存在精度低、速度慢、算法鲁棒性有限的问题，提出了一种基于深度神经网络目标检测算法YOLOX-L改进的行人目标检测算法YOLOX-H.使用改进型的主干特征提取网络HarDNet85替换原有的CSPDarkNet53,新的主干特征提取网络相较于原有的网络具有更强的特征提取能力以及更快的速度，同时提升了网络检测较大目标的能力.在HarDNet85卷积神经网络中引入了Softplus激活函数提升算法的检测精度，构建了CityPersons、PRW、ETHZ和MOT17多场景的联合数据集，以提升网络对于行人目标检测的鲁棒性.在联合数据集上的实验表明：YOLOX-H相比于YOLOX-L,每秒检测帧数(FPS)提高了32.95%,检测精度提高了3.1%,大目标检测精度提高了6.9%.