针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pool...针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pooling,GAP)、全局最大值池化(global max pooling,GMP)来概括整张特征图的信息,全局池化将空间压缩成一个值来表征整个通道,造成了空间信息的流失,PDA将空间信息沿高和宽分别压缩,并将其分别与通道信息联系起来做注意力加权操作,同时提出一种新的通道描述指标表征通道信息,增强空间信息与通道信息的交互,使模型更容易关注到综合了空间和通道维度上的特征图的重要信息,在主干网络末端插入PDA后使模型平均精度(mean average precision,mAP)0.5提升了2.4个百分点,mAP0.5:0.95提升了4.4个百分点;针对实时检测场景的部署和检测速度要求模型拥有较少的参数量和计算量,因此提出了新的轻量化特征提取模块AC3代替原YOLOv5模型中的C3模块,该模块使插入PDA后的改进模型在精度仅仅损失0.2个百分点的情况下,参数量(parameters,Param.)减少了20%左右,浮点运算量(giga floating-point operations,GFLOPs)减少了30%左右。实验结果表明,最终的改进模型比YOLOv5s原模型在VOC行人数据集上mAP0.5提升了2.2个百分点,mAP0.5:0.95提升了3.1个百分点,且参数量减少了20%左右,浮点运算量减少了30%左右,在GTX1050上的检测速度(frames per second,FPS)提升了4。展开更多
针对当前钢材表面缺陷检测模型存在的结构复杂、参数量大、实时性差和检测精度不高等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化模型。该模型首先将YOLOv5的主干网络替换为MobileNetV3,以实现模型轻量化并提升检测速度。其次,引入在线卷...针对当前钢材表面缺陷检测模型存在的结构复杂、参数量大、实时性差和检测精度不高等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化模型。该模型首先将YOLOv5的主干网络替换为MobileNetV3,以实现模型轻量化并提升检测速度。其次,引入在线卷积重参数化(Online Convolutional Re-parameterization, OREPA)技术,进一步降低了训练成本,并使用K-means++算法聚类先验框来提高先验框聚类的准确性和收敛速度。最后,采用EIoU(Extended Intersection over Union)代替CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数,加快了收敛并改善了回归精度。实验数据表明,相较于原始YOLOv5s模型,改进后模型的平均精度均值提高2.8个百分点,参数量减少84.0%,体积减小81.4%,检测速度提升60.8%,实现了模型轻量化和检测精度的平衡,易于部署,可满足钢材实际生产中实时检测的需求。展开更多
文摘针对实时行人检测场景存在遮挡、形态姿势不同的行人目标,YOLOv5模型对于这些目标检测有明显的漏检问题,提出一种像素差异度注意力机制(pixel difference attention,PDA),不同于传统的通道注意力机制用全局均值池化(global average pooling,GAP)、全局最大值池化(global max pooling,GMP)来概括整张特征图的信息,全局池化将空间压缩成一个值来表征整个通道,造成了空间信息的流失,PDA将空间信息沿高和宽分别压缩,并将其分别与通道信息联系起来做注意力加权操作,同时提出一种新的通道描述指标表征通道信息,增强空间信息与通道信息的交互,使模型更容易关注到综合了空间和通道维度上的特征图的重要信息,在主干网络末端插入PDA后使模型平均精度(mean average precision,mAP)0.5提升了2.4个百分点,mAP0.5:0.95提升了4.4个百分点;针对实时检测场景的部署和检测速度要求模型拥有较少的参数量和计算量,因此提出了新的轻量化特征提取模块AC3代替原YOLOv5模型中的C3模块,该模块使插入PDA后的改进模型在精度仅仅损失0.2个百分点的情况下,参数量(parameters,Param.)减少了20%左右,浮点运算量(giga floating-point operations,GFLOPs)减少了30%左右。实验结果表明,最终的改进模型比YOLOv5s原模型在VOC行人数据集上mAP0.5提升了2.2个百分点,mAP0.5:0.95提升了3.1个百分点,且参数量减少了20%左右,浮点运算量减少了30%左右,在GTX1050上的检测速度(frames per second,FPS)提升了4。
文摘针对当前钢材表面缺陷检测模型存在的结构复杂、参数量大、实时性差和检测精度不高等问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的轻量化模型。该模型首先将YOLOv5的主干网络替换为MobileNetV3,以实现模型轻量化并提升检测速度。其次,引入在线卷积重参数化(Online Convolutional Re-parameterization, OREPA)技术,进一步降低了训练成本,并使用K-means++算法聚类先验框来提高先验框聚类的准确性和收敛速度。最后,采用EIoU(Extended Intersection over Union)代替CIoU(Complete Intersection over Union)损失函数,加快了收敛并改善了回归精度。实验数据表明,相较于原始YOLOv5s模型,改进后模型的平均精度均值提高2.8个百分点,参数量减少84.0%,体积减小81.4%,检测速度提升60.8%,实现了模型轻量化和检测精度的平衡,易于部署,可满足钢材实际生产中实时检测的需求。
