目前车牌检测技术快速发展,但在复杂场景下有效检测出车牌数据仍是研究的难点。针对这一问题提出基于改进YOLOv7(you only look once v7)的复杂场景下车牌检测方法。首先,提出一种轻量化自注意力主干特征提取网络,对YOLOv7的主干网络进...目前车牌检测技术快速发展,但在复杂场景下有效检测出车牌数据仍是研究的难点。针对这一问题提出基于改进YOLOv7(you only look once v7)的复杂场景下车牌检测方法。首先,提出一种轻量化自注意力主干特征提取网络,对YOLOv7的主干网络进行替换。此外,用全维动态卷积替换特征融合网络中的普通卷积,同时嵌入CA(coordinate attention)注意力模块,增强模型特征融合能力。在此基础上对原算法中损失函数进行替换,采用更加优秀的损失函数SIoU(SCYLLA intersection over union),提高检测效率。实验采用CCPD(Chinese city parking dataset)数据集,筛选出部分具有挑战性的复杂场景中的车牌图片。实验结果表明:改进后的YOLOv7算法检测速度有大幅提升,帧率从原有的81.9帧/s提升至120帧/s。同时准确率(m AP)达到95.1%,提升2.9百分点,权重模型大小为36.1 MB。可以做到对复杂场景下的车牌进行实时检测,满足轻量化要求,提升了检测速度和精度。展开更多
针对无人机图像中由于目标微小且相互遮挡、特征信息少导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法。在颈部和检测头中加入了坐标卷积,能更好地感受特征图中目标的位置信息;增加P2检测层,减少小目标特征丢失...针对无人机图像中由于目标微小且相互遮挡、特征信息少导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法。在颈部和检测头中加入了坐标卷积,能更好地感受特征图中目标的位置信息;增加P2检测层,减少小目标特征丢失、提高小目标检测能力;提出多信息流融合注意力机制——Spatial and Channel Attention Mechanism(SCA),动态调整注意力对空间信息流和语义信息流的关注,获得更丰富的特征信息以提高捕获目标的能力;更换损失函数为SIoU,加快模型收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行对比实验,改进后算法的mAP50值相比YOLOv7提高了4%,达到了52.4%,FPS为37,消融实验验证了每个模块均提升了检测精度。实验表明,改进后的算法能较好地检测无人机图像中的目标。展开更多
文摘目前车牌检测技术快速发展,但在复杂场景下有效检测出车牌数据仍是研究的难点。针对这一问题提出基于改进YOLOv7(you only look once v7)的复杂场景下车牌检测方法。首先,提出一种轻量化自注意力主干特征提取网络,对YOLOv7的主干网络进行替换。此外,用全维动态卷积替换特征融合网络中的普通卷积,同时嵌入CA(coordinate attention)注意力模块,增强模型特征融合能力。在此基础上对原算法中损失函数进行替换,采用更加优秀的损失函数SIoU(SCYLLA intersection over union),提高检测效率。实验采用CCPD(Chinese city parking dataset)数据集,筛选出部分具有挑战性的复杂场景中的车牌图片。实验结果表明:改进后的YOLOv7算法检测速度有大幅提升,帧率从原有的81.9帧/s提升至120帧/s。同时准确率(m AP)达到95.1%,提升2.9百分点,权重模型大小为36.1 MB。可以做到对复杂场景下的车牌进行实时检测,满足轻量化要求,提升了检测速度和精度。
文摘针对无人机图像中由于目标微小且相互遮挡、特征信息少导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机图像目标检测算法。在颈部和检测头中加入了坐标卷积,能更好地感受特征图中目标的位置信息;增加P2检测层,减少小目标特征丢失、提高小目标检测能力;提出多信息流融合注意力机制——Spatial and Channel Attention Mechanism(SCA),动态调整注意力对空间信息流和语义信息流的关注,获得更丰富的特征信息以提高捕获目标的能力;更换损失函数为SIoU,加快模型收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行对比实验,改进后算法的mAP50值相比YOLOv7提高了4%,达到了52.4%,FPS为37,消融实验验证了每个模块均提升了检测精度。实验表明,改进后的算法能较好地检测无人机图像中的目标。
