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基于自注意力机制和改进YOLOv5s的小目标生物检测
1
作者
戚学通
袁红春
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期108-114,共7页
为了快速准确地检测出小目标生物(海参、扇贝、海星和海胆)在复杂水下环境的位置及所属种类,提出一种基于改进YOLOv5s的小目标生物检测算法。在特征提取阶段,引入基于多头自注意力设计的自注意力残差模块,强化网络全局建模能力的同时,...
为了快速准确地检测出小目标生物(海参、扇贝、海星和海胆)在复杂水下环境的位置及所属种类,提出一种基于改进YOLOv5s的小目标生物检测算法。在特征提取阶段,引入基于多头自注意力设计的自注意力残差模块,强化网络全局建模能力的同时,强化目标特征信息;在特征融合阶段,将特征融合网络调整为添加横向连接的双向特征金字塔结构,增强网络融合不同阶段特征信息的能力;在检测阶段,舍弃大目标检测尺度并添加小目标的检测尺度,提升小目标生物的检测精度;最后,引入α–CIo U损失函数作为模型边界框回归损失函数,提高边界框回归精度,进而提高算法检测准确率。定性试验中,几乎所有肉眼可见的水产品目标都被改进模型检出,并正确标记,体现了改进算法的有效性。α值选取试验中,α值为2.0时效果最佳,平均精度均值(mAP)均优于其他值的,达到0.857,较α值为1.0时的提升了0.016。消融试验中,添加任一优化方法均会提升改进模型的检测精度,最终改进模型的m AP达0.873,较原模型的提升了0.032,模型参数量减少了26.8%,仅有5 M。对比试验中,改进模型的m AP较Faster RCNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOvX、SSD、NAS–FCOS、改进YOLOv5等的提升了0.020以上;改进模型在本地服务器的检测速度达139帧/s,较YOLOv5s的提升了14帧/s,略逊于以检测速度著称的SSD模型的。可见,改进模型能满足轻量和实时性要求。改进模型也成功部署到安卓移动设备中。
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关键词
小目标生物检测
YOLOv5s
自注意力机制
α–CIo
U损失
双向特征金字塔
移动设备部署
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职称材料
题名
基于自注意力机制和改进YOLOv5s的小目标生物检测
1
作者
戚学通
袁红春
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期108-114,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41776142)。
文摘
为了快速准确地检测出小目标生物(海参、扇贝、海星和海胆)在复杂水下环境的位置及所属种类,提出一种基于改进YOLOv5s的小目标生物检测算法。在特征提取阶段,引入基于多头自注意力设计的自注意力残差模块,强化网络全局建模能力的同时,强化目标特征信息;在特征融合阶段,将特征融合网络调整为添加横向连接的双向特征金字塔结构,增强网络融合不同阶段特征信息的能力;在检测阶段,舍弃大目标检测尺度并添加小目标的检测尺度,提升小目标生物的检测精度;最后,引入α–CIo U损失函数作为模型边界框回归损失函数,提高边界框回归精度,进而提高算法检测准确率。定性试验中,几乎所有肉眼可见的水产品目标都被改进模型检出,并正确标记,体现了改进算法的有效性。α值选取试验中,α值为2.0时效果最佳,平均精度均值(mAP)均优于其他值的,达到0.857,较α值为1.0时的提升了0.016。消融试验中,添加任一优化方法均会提升改进模型的检测精度,最终改进模型的m AP达0.873,较原模型的提升了0.032,模型参数量减少了26.8%,仅有5 M。对比试验中,改进模型的m AP较Faster RCNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOvX、SSD、NAS–FCOS、改进YOLOv5等的提升了0.020以上;改进模型在本地服务器的检测速度达139帧/s,较YOLOv5s的提升了14帧/s,略逊于以检测速度著称的SSD模型的。可见,改进模型能满足轻量和实时性要求。改进模型也成功部署到安卓移动设备中。
关键词
小目标生物检测
YOLOv5s
自注意力机制
α–CIo
U损失
双向特征金字塔
移动设备部署
Keywords
small target biological detection
YOLOv5s
self-attention mechanism
α-CIoU loss
bidirectional feature pyramid
mobile device deployment
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自注意力机制和改进YOLOv5s的小目标生物检测
戚学通
袁红春
《湖南农业大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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