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改进的YOLOv10n无人机小目标检测算法
1
作者 林俊杰 李莉 邴志刚 《天津职业技术师范大学学报》 2026年第1期40-46,共7页
针对无人机航拍图像中小目标检测存在的背景复杂、尺度多变及遮挡问题,提出一种改进的轻量化YOLOv10n-DWS模型。该模型颈部网络采用动态上采样算子(DySample)替换标准上采样算子(UpSample),以提升特征细节与语义信息提取能力;主干网络... 针对无人机航拍图像中小目标检测存在的背景复杂、尺度多变及遮挡问题,提出一种改进的轻量化YOLOv10n-DWS模型。该模型颈部网络采用动态上采样算子(DySample)替换标准上采样算子(UpSample),以提升特征细节与语义信息提取能力;主干网络引入小波卷积层(WTConv)改进C2f模块,借助多尺度深度分析提高检测精度,避免过参数化问题;引入Focal-DIoU损失函数,动态调整简单/困难样本回归权重,缓解数据分布不均问题;头部嵌入分离增强注意力模块(SEAM),融合空间特征优化与深度可分离卷积,以强化遮挡目标特征响应,并降低计算冗余度。VisDrone2019数据集上的实验结果表明:对比YOLOv10n模型,YOLOv10n-DWS模型平均精度均值(mAP50)提高了2.53个百分点,参数量和浮点运算数分别减少了0.15 M和0.6 GFLOPs;YOLOv10n-DWS模型在遮挡场景下性能显著改善。YOLOv10n-DWS模型兼顾检测精度、轻量化与部署效率,适用于无人机嵌入式平台的小目标实时检测需求。 展开更多
关键词 无人机航拍 小目标检测 YOLOv10n focal-diou
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基于Dynamic-YOLOv5的道路缺陷实时检测
2
作者 陈海 王明明 《计算机与现代化》 2026年第1期68-75,共8页
及时准确地检测出道路缺陷,可以有效地预防交通事故和降低道路养护成本。然而,传统的检测方法面临漏检、错检较多的情况,难以满足实际需求。为实现在小模型上高精准度的道路缺陷检测,本文提出一种基于YOLOv5s改进的道路缺陷检测模型,名... 及时准确地检测出道路缺陷,可以有效地预防交通事故和降低道路养护成本。然而,传统的检测方法面临漏检、错检较多的情况,难以满足实际需求。为实现在小模型上高精准度的道路缺陷检测,本文提出一种基于YOLOv5s改进的道路缺陷检测模型,名为Dynamic-YOLOv5。首先,在模型结构上,将原先模型中的检测头替换为Dynamic Head,通过引入动态注意力机制,显著提高目标检测头的表示能力,且不增加任何计算开销。其次,在损失函数方面,基于FocalEIoU对DIoU进行改进,得到了Focal-DIoU,并用其替换掉YOLOv5s模型中的CIoU损失函数,从而更好地处理目标框回归中的不平衡问题。最后,在激活函数的选择上,使用ReLU激活函数替换原先卷积层中的SiLU激活函数,进一步优化模型的训练效率和推理速度。实验结果表明,改进后的Dynamic-YOLOv5在GRDDC2020数据集上取得了具有竞争力的结果,与原有的模型相比,在模型仅增加了0.83 M参数的情况下,mAP提升了3.6百分点,达到了更好的检测精度和鲁棒性。本文的研究成果不仅为道路缺陷检测提供了一种高效的小模型解决方案,也为其他目标检测任务中的模型优化提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 道路缺陷检测 YOLOv5 动态头部 focal-diou ReLU激活函数
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基于改进YOLOv7的轻量级红花检测方法 被引量：2
3
作者 郭翔羽 南新元 +1 位作者 石天怡 蔡鑫 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期67-76,共10页
针对目前采摘机器人资源有限、视野有限与训练样本不平衡造成的复杂环境下红花错检和漏检问题,提出一种改进YOLOv7的轻量级红花检测模型.首先,利用深度可分离卷积层构建轻量级骨干网络,减少识别过程中的冗余计算,提高了检测速度;其次,... 针对目前采摘机器人资源有限、视野有限与训练样本不平衡造成的复杂环境下红花错检和漏检问题,提出一种改进YOLOv7的轻量级红花检测模型.首先,利用深度可分离卷积层构建轻量级骨干网络,减少识别过程中的冗余计算,提高了检测速度;其次,在特征提取与融合阶段提出轻量级特征处理D-MP模块,进一步降低网络计算量.同时,针对红花检测中易出现的错检漏检,设计了一种轻量级多尺度连接的特征提取与融合模块,改善细节特征丢失问题,提高不同尺度特征提取与融合能力;最后,使用Focal-DIOU损失函数优化因样本数不平衡造成的难分类与重叠边界框的回归问题,提高检测精度.实验结果表明,改进后的模型平均精度均值达到93.4%,检测速度达到98.6 f/s,相比YOLOv7模型分别提升了3.8%和63.8%,同时运算量减少了58.1%,参数量下降了18.1%,减少对算力与电力的需求,便于模型部署与提高机器人作业时长. 展开更多
关键词 红花采摘 复杂环境 轻量化 YOLOv7 focal-diou损失函数
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一种改进YOLOv3的手势识别算法 被引量：8
4
作者 睢丙东 张湃 王晓君 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期22-29,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 计算机神经网络 YOLOv3 目标检测 手势识别 DIoU Focal损失函数
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