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
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。
文摘无人机自主察打对地攻击场景中,针对无人机作战时效性强,地面目标识别场景复杂,存在模型训练、推理速度慢,小目标检测漏检、误检的问题,提出一种基于注意力机制与通道重排思想的无人机对地目标检测算法。该算法引入CA(coordinate attention)注意力机制,可提高网络对关注部分的特征提取能力;且对主干网络进行通道重排(channel shuffle)轻量化处理,可有效减少多次卷积造成的特征损失;最后,为提升战时训练及推理速度,替换部分激活函数为H-Swish,优化其损失函数为CIoU(complete intersection over union)。实验证明:采用改进的新算法,提升了28.4%训练速度,目标识别的平均精度均值(mean average precision, mAP)达99.1%,可实现最小目标检测为19*25像素,经TensorRT加速后检测速率达72.99 FPS,满足实时检测需求,针对复杂地形下的坦克小目标检测性能较好。
