基于自注意力的SSD图像目标检测算法

基于深度学习的方法,运用单次多框检测器(SSD)目标检测框架和自注意力机制,针对施工人员佩戴安全帽数据集进行神经网络训练.通过调整原始SSD目标检测框架中的参数,并向SSD目标检测框架中添加自注意力模块来计算特征图中像素点之间相互影响,以提高算法对目标检测的关注度,扩大卷积神经网络的感受野,从而提高目标检测的准确率.实验结果表明:改进算法在应对小目标检测以及目标之间的遮挡方面有很好的适应性,同时与其他检测算法相比,检测成功率有明显提高.     

基于残差网络和改进特征金字塔的油田作业现场目标检测算法

针对单点多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)对小目标识别率低的问题,提出一种基于残差网络和改进特征金字塔(feature pyramid networks,FPN)的RP-SSD(residual and pyramid SSD)算法,并将其应用于油田安防领域。为了得到小物体更多的信息,首先在特征金字塔中增加上采样模块,并在上采样模块之后添加预测模块,之后采用空洞卷积增大Conv4_3的感受野。RP-SSD网络变深,针对RP-SSD在反向传播过程中存在梯度爆炸或梯度消失的问题,采用跳层连接的方式改进基础网络。RP-SSD在PASCAL VOC测试的准确率(meanaverage precision,mAP)为78.9%,比SSD提高了1.7%,其中对于目标较小的bottle类提高了8.9%。实验结果表明,RP-SSD对小目标检测的性能提高显著,同时RP-SSD在GTX 1080Ti上测试的速度为32帧/s,可见RP-SSD可以达到实时处理的要求。     

基于改进的YOLOv5安全帽佩戴检测算法

针对安全帽佩戴检测中存在的误检和漏检的问题，提出一种基于YOLOv5模型改进的安全帽佩戴检测算法。改进模型引入多尺度加权特征融合网络，即在YOLOv5的网络结构中增加一个浅层检测尺度，并引入特征权重进行加权融合，构成新的四尺检测结构，有效地提升图像浅层特征的提取及融合能力；在YOLOv5的Neck网络的BottleneckCSP结构中加入SENet模块，使模型更多地关注目标信息忽略背景信息；针对大分辨率的图像，添加图像切割层，避免多倍下采样造成的小目标特征信息大量丢失。对YOLOv5模型进行改进之后，通过自制的安全帽数据集进行训练检测，mAP和召回率分别达到97.06%、92.54%,与YOLOv5相比较分别提升了4.74%和4.31%。实验结果表明：改进的YOLOv5算法可有效提升安全帽佩戴的检测性能，能够准确识别施工人员的安全帽佩戴情况，从而大大降低施工现场的安全风险。     

基于改进单步多框目标检测的道路小目标检测算法

针对SSD目标检测算法运用于自动驾驶领域时,在检测道路上小目标容易发生漏检错检的情况,本文提出一种改进的SSD目标检测算法。本算法首先在SSD模型的主干网络中嵌入感受野增强模块,扩大特征层的感受野,以获取更多小目标的特征信息;然后在主干网络后加入4次U型特征提取结构,构建4个不同层级的特征金字塔,最后合并成一个多层级特征金字塔用于检测。结果表明,该改进SSD模型在KITTI数据集上的检测精度较原始SSD模型提升了6%,检测速度达到了每秒27.9帧。在兼顾检测效率的同时,有效提高了对道路上小目标的检测精度,更适用于自动驾驶领域。     

采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

可重构智慧表面（RIS）辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息（CSI）困难. 针对RIS辅助下的大规模多输入多输出（MIMO）通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络（ResNet）中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力. 仿真结果表明,相比于最小二乘（LS）估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.     

一种改进的单步多框目标检测算法

针对单步多框目标检测算法(SSD)中存在的误检、漏检以及检测精度不够高等问题,提出了一种改进的SSD目标检测算法。该算法通过空洞卷积替换conv4₃卷积层及之前的两次标准卷积,扩大感受野,使用反卷积对不同尺度的特征图进行融合,使融合形成的特征图具有丰富的上下文信息,最后为特征图添加注意力模型,有效提取感兴趣区域的特征。仿真实验结果表明,改进算法在VOC2007数据集上较原算法检测精度提升0.9%,检测结果更加准确,一定程度上改善了误检、漏检等问题,同时仍满足实时性的要求。     

一种改进yolox_s的火焰烟雾检测算法

针对目前在火灾预警方面还存在火焰烟雾检测效果差、误报率高等问题,在YOLOX框架下提出改进YOLOX＿S目标检测算法。首先在数据集建立方面,采用的数据集包括Bilkent University公开的数据集和部分自建数据集,共计9 621张图片。并且通过对数据集采用Mosaic数据增强的方式,增加数据的多样性。其次对backbone部分采用swin-T骨干网络来代替原来的CSPDarkNet骨干网络,能够更好的捕捉不同尺度下的特征,有效地提升了目标检测的精度。然后对网络模型引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN)特征融合网络,提高检测的效率和网络模型的适应性,在复杂背景下同样可以保持较高的检测精度。最后引入CA注意力机制来加强此算法的特征提取能力。经过对比实验表明,改进后的YOLOX＿S的火焰烟雾检测算法具有较高准确性,其mAP@0.5(预测框与真实框重合程度的阈值为0.5时的平均检测精度)达到81.5%,相比原网络提高了5.3%。改进后的YOLOX＿S网络模型在火焰烟雾检测方面具有更高准确性和更低的误报率。     

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卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module, 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。结果表明：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29.52 FPS;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。     

注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法

为解决现有局部生成式对抗网络(GAN)生成人脸检测算法在检测经过后处理的图像时性能严重下降的问题,提出一种注意力融合双流特征的局部GAN生成人脸检测算法.该算法利用双流网络分别从RGB颜色空间和YCbCr颜色空间中提取鲁棒特征,并引入注意力特征融合模块在不同网络层上融合双流特征以获得更鲁棒的特征.同时采用多层次特征融合决策提高网络对局部生成区域特征的提取和辨别能力.实验结果表明,所提算法的鲁棒性优于现有算法,尤其是针对JPEG压缩和双边滤波后处理.在FFHQ+规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了1.88%和2.64%;在FFHQ+不规则子集上与次优算法相比,该算法在3种强度的JPEG压缩和双边滤波上的平均准确率分别提高了2.85%和1.60%.     

基于偏移注意力机制和多特征融合的点云分类

三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊断和医学影像分析等具有重要意义。点云分类的应用前景广阔,但目前仍面临着诸多挑战。由于点云的无序性、稀疏性和有限性等特点,传统的图像处理和计算机视觉方法难以直接应用于点云数据分析,直接利用卷积神经网络不能有效提取点云特征,部分模型的特征提取不够充分,局部和全局的信息未能有效的利用,可能丢失重要特征信息。针对上述问题,提出一种实现点云的局部和全局特征相结合的多特征融合模块,并结合偏移注意力机制嵌入多特征融合模块实现较深层次点云特征的提取,同时引入残差结构充分利用浅层提取的特征,防止网络过深导致浅层特征丢失。在ModelNet40和ScanObjectNN分类数据集上进行训练和测试,并对实验进行了消融研究和部分数据可视化。实验结果发现该模型在ModelNet40上的分类总体准确率为93.6%,与PointNet、LDGCNN和PCT等模型相比,分类总体准确率分别提高了4.4、...     

基于改进YOLOv4的车辆目标检测算法

针对公路上高速行驶的车辆检测常常存在错检、漏检的问题,对YOLOv4算法进行改进优化．首先,将CSPDarknet53-tiny作为主干特征提取网络,并对网络中的ResBolck＿body模块中的残差边与GhostModule模块结合代替原始特征网络CSPDarknet53,从而简化网络结构,同时提高其检测精度;然后,将原算法中的SPPNet模块结构替换为ASPPNet,增大网络感受野,降低参数计算量,使模型能够在保持精准度的同时更加轻量化;最后,将注意力机制模块SENet结构嵌入特征金字塔PANet的两个不同位置,使其可对不同重要程度的特征进行相应处理．在BDD100K数据集实验中,原YOLOv4算法训练后得到的模型的平均精度(AP)为88.27%,改进优化后的YOLOv4模型AP为90.96%,改进后的YOLOv4算法相比原算法AP提高了2.69%．在实际真实场景数据集实验中,改进优化后的YOLOv4算法比原算法AP提高了3.31%．实验结果表明,本文提出的方法可以有效提高YOLOv4算法对车辆目标检测的精度．     

基于RCBAM和SSD的特征融合低照度环境目标检测算法研究

针对低光照、雨雾等恶劣场景对智能驾驶视觉系统检测能力的影响,提出了一种雷达与相机特征融合的网络模型. 基于毫米波雷达信息和注意力模型构建了雷达注意力机制特征模块,该模块可以为特征融合网络提供一个先验信息和增加算法在目标候选区域权重. 测试结果表明,引入雷达注意力机制模块后,特征融合网络的目标检测性能要比仅依赖计算机视觉的检测性能有了明显的提升,并且在复杂场景下的目标检测鲁棒性更强.      

改进YOLOv4的复杂交通场景目标检测方法

针对复杂交通场景下密集小目标居多、目标尺寸差异大、目标间遮挡严重的问题,提出了一种基于YOLOv4框架的复杂交通场景下的目标检测算法。首先,构造多尺度特征融合提取模块作为主干网络特征提取模块,充分提取不同尺度目标特征信息,同时引入轻量化Ghost模块对主干网络特征进行维度调整;其次,将卷积模块与自注意力机制融合,构造倒残差自注意力模块应用到主干网络深层,深层网络在充分提取局部特征信息基础上获得了全局感知;然后,构造轻量级混合注意力模块,抑制背景噪声,增强密集小目标检测能力;最后,在Udacity数据集上进行实验,检测精度达到了84.41%,相比较YOLOv4, mAP(mean average precision)提高了3.07%,对1 920×1 200分辨率图像的检测FPS(frames per second)可达到49,提高了22.5%,精度提升的前提下实现了较好的实时性,更适用于复杂交通场景下的目标检测任务。     

基于改进ResNet网络的猫狗图像识别

动物种类的识别一直是图像识别领域的重点,为了更好地对图像中动物进行识别、帮助社会对家庭宠物的管理,本论述提出一种基于ACNet模块和CBAM注意力机制模块而改进的ACResNet18模型用来识别猫狗种类,通过非对称卷积快增强网络模型的核骨架,实现更有效的特征提取,引入CBAM注意力机制加强网络识别精度,能够更精确地对图像中猫狗进行识别和分类。本次实验使用Kaggle竞赛中的猫狗数据集进行图像识别,并通过对比实验,验证了相比于原模型,改进后的模型准确率有明显提升,最终提高了模型在图像分类上的精确度和鲁棒性,证实了该模型的可靠性。     

基于空洞卷积和特征融合的单阶段目标检测算法

针对SSD多尺度目标检测过程中存在的目标漏检和错检问题,提出了一种融入多维空洞卷积和多尺度特征融合的目标检测算法。在卷积神经网络输出的多尺度特征中,浅层具有更多的细节信息,深层具有更多的语义信息,根据这一特点,对浅层网络采用了3种多维空洞卷积的浅层特征增强模块,获得具有语义信息的特征图,将增强后的特征图进行下采样,融合不同层的特征;同时在深层网络引入通道注意力模块,对通道进行权重分配,抑制无用信息,提高目标的检测性能。研究结果表明：该算法在PASCAL VOC数据集上检测精度为79.7%,比SSD算法提高了2.4%;在KITTI数据集上检测精度为68.5%,比SSD算法提高了5.1%,检测速度达到了实时性的要求,有效地改善了目标的漏检和错检。     

实海域实时小尺度目标检测算法

针对实海域可见光图像中海天线附近的远距离小目标特征少、检测精度低的问题,设计了一种基于YOLOv5的实海域实时目标检测算法．首先,通过在网络结构中设置双向特征融合结构,结合高层特征图的强语义信息和低层特征图的定位信息,提高了小目标的检测精度;其次,引入双通道注意力机制,并改进权重分配函数,提高了小目标的检测召回率;然后,通过新增极小目标检测层,增加对小目标物体的检测精度;最后,通过实海域数据集对算法进行验证,证明了算法对小尺度目标检测精度提升明显,同时保持了良好的实时性．     

HourglassNet:一种用于遥感目标检测的改进FCOS算法

针对遥感图像中背景复杂、目标分布密集、目标尺度形态多样等问题,该文在单阶段全卷积(FCOS)目标检测模型的基础上,基于沙漏特征金字塔并且与多尺度上下文场景结合,提出了沙漏网(HourglassNet)。针对卷积神经网络(CNN)中不同深度语义信息和空间信息不均衡的问题,提出了一种沙漏特征金字塔,通过将多尺度特征缩放至中间尺度进行融合和优化以获得全局特征。基于注意力机制将全局特征向不同尺度特征传递,在抑制无关特征的同时增强了有效特征,实现了对多尺度特征的补偿。为了将高层特征的语义信息更加充分地融入不同尺寸的特征图内,设计了多尺度上下文融合模块。利用适当的感受野提取高层特征的上下文信息,提升了特征的鲁棒性和辨识性。分别在DOTA v1.5和NWPU VHR-10公开遥感图像数据集上进行了性能对比与消融实验。结果表明,该文算法的均值平均精度(mAP)相比于FCOS在DOTA v1.5和NWPU VHR-10数据集上分别提升了4.3%和3.4%,且检测性能优于YOLOv3等其它对比方法。