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%.     

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。     

MPANet-YOLOv5:多路径聚合网络复杂海域目标检测

船舶智能化的发展对船舶视觉感知系统实时目标检测能力提出了更高要求,YOLOv5作为YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新成果,以良好的速度和精度被广泛应用于海上目标检测.但在实际海上航行中往往伴随着多变的自然条件和复杂的活动场景,这使其在复杂海域中小目标检测能力和多目标分类效果并不理想.因此,为提升YOLOv5在复杂海域中目标检测能力,本文提出多路径聚合网络结构（MPANet）.在自底向上特征传递过程中融合多层次特征信息以增强多尺度定位能力,同时结合SimAM注意力模块和Transformer结构增强高阶特征语义信息.在自定义数据集中实验结果表明：MPANet-YOLOv5相较于YOLOv5模型AP提升了5.4% ,召回率提升了3.3%,AP0.5提升了3.3%,AP0.5：0.95提升了2.2%,不同海域测试结果显示MPANet-YOLOv5海面小目标检测能力明显优于YOLOv5.     

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.     

融合RepVGG的YOLOv5交通标志识别算法

准确检测交通标志已成为自动驾驶不可或缺的任务之一。基于现实场景中小而密集的交通标志,传统方式检测交通标志存在精度较低这一缺陷。针对此问题,提出一种融合RepVGG模块的改进YOLOv5的交通标志识别算法。首先将原算法的部分CBS模块替换为RepVGG模块,加强特征提取能力。并在Neck层融合CBAM注意力机制,强化检测模型的抗干扰能力。最后,在网络训练过程中,使用EIOU损失函数来弥补GIOU损失函数的不足,提高算法的检测精度与迭代速度。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法,迭代速度更快,在CCTSDB交通标志数据集上的P、R、mAP值分别达到91.55%、85.04%、91.71%,相比YOLOv5算法能够更好的应用到实践当中。     

基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法

针对密集场景下行人检测的目标重叠和尺寸偏小等问题,提出了基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法。在主干网络中嵌入坐标注意力机制,提高模型对目标的精准定位能力;在原算法三尺度检测的基础上增加浅层检测尺度,增强小尺寸目标的检测效果;将部分普通卷积替换为深度可分离卷积,在不影响模型精度的前提下减少模型的计算量和参数量;优化边界框回归损失函数,提升模型精度和加快收敛速度。实验结果表明,与原始的YOLOv5算法相比,改进后YOLOv5算法的平均精度均值提升了7.4个百分点,检测速度达到了56.1帧/s,可以满足密集场景下拥挤行人的实时检测需求。     

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YOLOv5的无人机航拍改进目标检测算法Dy-YOLO

由于无人机航拍具有场景复杂多样，目标尺度变化剧烈，高速低空运动模糊等诸多特性，给目标检测带来了很大的挑战。针对无人机航拍目标检测效果不佳的问题，提出了Dy-YOLO模型，在YOLOv5的基础上引入Dynamic Head注意力，从尺度感知、空间位置、多任务3个角度探索具有注意力机制的预测头潜力；设计了C3-DCN结构和Dynamic Head注意力相互配合增强特征提取能力；此外，还使用SimOTA标签分配方式来弥补小样本的损失，并使用CARAFE(content-aware resssembly of features)上采样算子，有效增强了不同卷积特征图的融合效果。在VisDrone2019测试集上，Dy-YOLO检测的平均均值精度达到了38.2%,较基线方法YOLOv5提高了7.1%,同时与主流的检测方法相比也取得更高的检测精度。结果表明，Dy-YOLO算法对于无人机航拍检测任务具有较好的性能。     

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。     

一种改进YOLOv3的手势识别算法

为了解决YOLOv3算法在手势识别中存在识别精度低及易受光照条件影响的问题,提出了一种改进的YOLOv3手势识别算法。首先,在原来3个检测尺度上新增加1个更小的检测尺度,提高对小目标的检测能力;其次,以DIoU代替原来的均方差损失函数作为坐标误差损失函数,用改进后的Focal损失函数作为边界框置信度损失函数,目标分类损失函数以交叉熵作为损失函数。结果表明,将改进的YOLOv3手势识别算法用于手势检测中,mAP指标达到90.38%,较改进前提升了6.62%,FPS也提升了近2倍。采用改进的YOLOv3方法训练得到的新模型,识别手势精度更高,检测速度更快,整体识别效率大幅提升,平衡了简单样本和困难样本的损失权重,有效提高了模型的训练质量和泛化能力。     

基于改进YOLOv5s的行人车辆目标检测算法

针对传统的行人车辆目标检测算法因参数量大和计算复杂度高而在现实应用中受限的问题,基于轻量化深度学习网络提出改进的YOLOv5s行人车辆目标检测算法.首先,选用ghost模块替换主干网络中部分卷积模块进行模型剪枝,同时向网络中引入注意力机制,使得网络在减少模型参数量和提升模型性能两方面实现更好的平衡;其次,采用边界框的宽高差值计算代替边界框回归损失函数中宽高比距离的计算,加速网络的收敛;最后,通过构建真实交通场景下的行人车辆目标检测数据集检验模型的准确性和实时性.实验结果表明,在保持原算法较高精度的同时,改进后YOLOv5s算法的参数量下降28%,模型大小降低27%,节省了硬件成本,拓宽了YOLOv5s算法的应用场景.     

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...     

融合多尺度注意力和分离解耦头的红外弱小目标检测算法

目前红外弱小目标检测技术广泛应用于预警系统、精确制导、海域监视等军事领域。针对红外弱小目标包含纹理或形状信息有限、传统算法存在较多误检和漏检等问题，以YOLOv5s模型为基础，引入动态小目标数据增强策略、改进网络结构和损失函数，提升模型对于红外弱小目标的检测效果。该方法在红外弱小目标数据集中平均检测精度达到69.2%，参数量为1.64×106，浮点计算量为13.5×109，实验结果表明，该模型能够有效检测复杂背景下的红外弱小目标，具有一定的工程实践价值。     

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.     

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%.     

基于YOLOv4算法在车辆检测中的应用

为解决车辆识别中由于拍摄角度和距离的不同,导致成像后的车辆尺寸较小和车辆存在不同程度的遮挡,从而产生车辆的错检和漏检等问题,在单阶段目标检测网络YOLOv4(You Only Look Once version 4)算法的基础上,提出了基于注意力机制的递归YOLOv4目标检测算法,即RC-YOLOv4(Recursive and CBAM You Only Look Once version 4)算法。为提高算法对成像后小尺寸车辆的检测能力,在YOLOv4算法加入CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,该模块结合了通道和空间注意力机制,能帮助网络模型更加关注检测图像中的重点信息和小目标信息。针对车辆部分遮挡的检测问题,采用递归特征金字塔(RFP:Recursive Feature Pyramid)结构加强模型对深层特征信息提取能力,RFP结构类似于选择性增强或抑制神经元激活的人类视觉感知,将主干网络提取到的特征递归融合,然后反馈给主干网络,多次特征融合增强网络对上下文语义信息的提取整合能力。提高了对遮挡车辆的检测精度。实验结果表明,在自...     

R-YOLO轨道人员目标检测模型

针对现有铁路人员入侵识别准确率不高、实时性较差的问题，在YOLOv4模型的基础上提出一种R-YOLO轨道人员目标检测模型。首先，用轻量级骨干网络ResNet50代替原有的CSPDarknet53网络，利用深度可分离卷积替代PANet中的标准卷积，减少网络层数以及模型体积，加快模型的识别速度。其次，在加强特征提取网络的3个特征层分别加入有效通道注意力模块，采用K-means++聚类算法重新对数据集进行聚类和分析，提高目标检测模型的精度；在模型训练方面，采用迁移学习和混合数据集联合训练，解决人员识别精度不理想以及误检漏检等问题。最后，利用R-YOLO轨道人员目标检测模型对真实铁路人员入侵数据集进行测试。结果表明，R-YOLO模型在真实铁路人员入侵数据集上的平均识别精度达到了92.12%,较传统YOLOv4算法高出1.89%,帧速率由38.74 f·s^-1提升到47.73 f·s^-1。R-YOLO模型部分解决了铁路入侵人员误检漏检问题，提高了铁路人员入侵识别的实时性和准确率，为铁路安全运行提供了保障。     

基于改进YOLOv5s的道路场景多任务感知算法

针对单一任务模型不能同时满足自动驾驶多样化感知任务的问题，提出了一种基于改进YOLOv5s的快速端到端道路多任务感知方法。首先，在YOLOv5s网络输出端设计两个语义分割解码器，能够同时完成交通目标检测、车道线和可行驶区域检测任务。其次，引入Rep VGG block改进YOLOv5s算法中的C3结构，借助结构重参数化策略提升模型速度和精度。为了提升网络对于小目标的检测能力，引入位置注意力机制对编码器的特征融合网络进行改进；最后基于大型公开道路场景数据集BDD100K进行实验验证该算法在同类型算法的优越性。实验结果表明，算法车辆平均检测精度为78.3%，车道线交并比为27.2%，可行驶区域平均交并比为92.3%，检测速度为8.03FPS，与同类型算法YOLOP、Hybrid Nets对比，该算法综合性能最佳。     

基于STA-YOLOv5的水利建造人员安全帽佩戴检测算法

在大型水利建造工程现场，存在高空坠物、塔吊转动、墙体坍塌等问题，对于建造人员人身安全造成巨大威胁，佩戴安全帽是保护建造人员的有效措施，作为工程作业中的安全管理，对建造人员进行安全帽佩戴的精确检测很有必要。针对现有安全帽检测算法在大型水利建造场景下对小且密集的安全帽目标存在漏检、检测精度较低等问题，提出一种基于STA-YOLOv5的安全帽佩戴检测算法，该算法将Swin Transformer和注意力机制引入到YOLOv5算法中，提高模型对安全帽的识别能力。实验结果表明，STA-YOLOv5算法具有更精确检测结果，识别准确率达到91.6%，较原有的YOLOv5算法有明显提升。