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基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法 被引量：3
1
作者 赵海丽 许修常 潘宇航 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期101-111,共11页
为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级... 为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。 展开更多
关键词 车辆检测 YOLOv7-tiny算法 深度强力残差卷积块 轻量级高效层聚合网络模块
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DCD-YOLOv8n:一种高效的钢材表面缺陷检测算法 被引量：3
2
作者 梁礼明 陈康泉 +2 位作者 钟奕 龙鹏威 冯耀 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期117-127,共11页
针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块... 针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块,通过自适应机制建模多维度特征,以提升检测精度;三是采用可变形多头注意力机制,动态调整注意力的形状和范围,有效应对形态多样和结构复杂的缺陷特征,从而提升检测性能。在Severstal和NEU-DET钢材缺陷数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,DCD-YOLOv8n算法的mAP分别提高2.4个百分点和1.9个百分点;参数量和复杂度分别降低0.5×10^(6)和1.9×10^(9);FPS分别提升22帧和7帧。实验结果表明,该算法在平衡计算开销、检测精度和效率方面表现优异,具有一定的实际部署应用价值。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8n 多分支特征聚合网络 跨维度聚合模块 可变形多头注意力机制
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基于GC-YOLOv8的X射线安检图像中的违禁品检测方法
3
作者 黄超 周舰 涂振宇 《宜春学院学报》 2025年第3期45-52,共8页
针对X射线安检图像中违禁品与背景和多重叠目标的检测难点,本文提出了一种基于YOLOv8改进的检测模型GELAN-C2F_DCN-YOLOv8(GC-YOLOv8)。首先,采用广义高效层聚合网络(Generalized Efficient Layer Aggregation Network,GELAN)模块来增... 针对X射线安检图像中违禁品与背景和多重叠目标的检测难点,本文提出了一种基于YOLOv8改进的检测模型GELAN-C2F_DCN-YOLOv8(GC-YOLOv8)。首先,采用广义高效层聚合网络(Generalized Efficient Layer Aggregation Network,GELAN)模块来增强特征融合能力;然后在Backbone网络的C2f(Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions)模块嵌入了可变形卷积网络DCN(Deformable Convolution Network,DCN)构造C2F_DCN可变形卷积。通过引入C2F_DCN,模型可以自适应地调整感受野的位置和形状,以适应目标的多样性。将GC-YOLOv8模型在刀具和液体容器X射线数据集(Cutters and Liquid Containers X-ray Dataset,CLC X-ray)上进行测试,结果表明GC-YOLOv8模型在召回率比基线模型高0.8%的同时准确率明显提升8.1%,验证了所提方法的有效性。并且,FPS最终达到了140.4,完全满足安检设备部署的实时性要求,验证了所提方法的通用性。 展开更多
关键词 广义高效层聚合网络模块 C2F_DCN YOLOv8 安检图像 目标检测
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基于全维动态卷积的交通标志识别 被引量：2
4
作者 李文举 于杰 +2 位作者 沙利业 崔柳 杨红喆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第18期316-323,共8页
针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取... 针对现有交通标志识别算法对于小目标和遮挡目标的识别精度不高,且识别速度较慢的问题,通过改进YOLOv5网络,设计一种基于全维动态卷积(ODConv)的交通标志识别算法。将主干网络中的部分卷积替换为全维动态卷积,以便在特征提取过程中获取更丰富的信息,提高网络对小目标的敏感度;为了减少上采样过程中信息的丢失,在特征融合网络中使用亚像素卷积模块替换原有的最近邻插值上采样模块,并使用高效层聚合模块替换原有的跨阶段层次模块,提高特征融合效率,延长梯度最短路径,改善小目标检测效果;使用SIoU函数计算回归损失,解决真实框与预测框之间方向不匹配的问题,进一步提高对道路交通标志的检测精度。在TT100K数据集上测试本模型,平均精度(mAP@0.5)达到了93.85%,召回率(Recall)达到了90.73%,与基准网络YOLOv5n相比分别提高了3.90%和5.69%,帧处理速度达到89.29。 展开更多
关键词 交通标志识别 YOLOv5 全维动态卷积 亚像素卷积模块 高效层聚合模块
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