针对无人机航拍图像中存在小目标、目标遮挡、背景复杂的问题,提出一种基于高效特征提取和大感受野的目标检测网络(efficient feature and large receptive field network,EFLF-Net)。通过优化检测层架构降低小目标漏检率;在主干网络融...针对无人机航拍图像中存在小目标、目标遮挡、背景复杂的问题,提出一种基于高效特征提取和大感受野的目标检测网络(efficient feature and large receptive field network,EFLF-Net)。通过优化检测层架构降低小目标漏检率;在主干网络融合新的构建模块以提升特征提取效率;引入内容感知特征重组模块和大型选择性核网络,增强颈部网络对遮挡目标的上下文感知能力;采用Wise-IoU损失函数优化边界框回归稳定性。在VisDrone2019数据集上的实验结果表明,EFLF-Net较基准模型在平均精度上提高了5.2%。与已有代表性的目标检测算法相比,该方法对存在小目标、目标相互遮挡和复杂背景的无人机航拍图像有更好的检测效果。展开更多
针对热扎带钢表面缺陷面积较小、形态多样、边界模糊且背景复杂的问题,提出一种热轧带钢表面缺陷检测模型SFSP-YOLOv7。首先,通过改进k-means++聚类算法调整先验框维度,使用交并比(intersection over union, IoU)距离替换欧氏距离度量,...针对热扎带钢表面缺陷面积较小、形态多样、边界模糊且背景复杂的问题,提出一种热轧带钢表面缺陷检测模型SFSP-YOLOv7。首先,通过改进k-means++聚类算法调整先验框维度,使用交并比(intersection over union, IoU)距离替换欧氏距离度量,引入遗传算法(genetic algorithm, GA)以获得更具代表性的锚框尺寸,并提升模型的回归速度和小面积缺陷检测的精确度。其次,对于边界模糊且背景复杂的缺陷,提出一种目标检测边界框损失函数FocalSIoU,以减少模型中不必要特征的学习,加快检测速度,提升预测框的回归效果。最后,设计一种多尺度特征融合模块(multi-scale feature fusion module, MFFM),通过多尺度信息融合增强模型特征提取能力,提高小目标的检测精确度,并改善模型检测误检率。在模型Head结构中引入空到深(space to depth, SPD)卷积模块对模型进行改进,避免细粒度信息的丢失,降低目标漏检率。通过NEU-DET数据集进行验证,结果表明,SFSP-YOLOv7模型检测的平均精度均值(mean average precision, mAP)为78.3%,相比原YOLOv7模型提升了5.0个百分点,表明提出的检测方法具有有效性。展开更多
文摘针对无人机航拍图像中存在小目标、目标遮挡、背景复杂的问题,提出一种基于高效特征提取和大感受野的目标检测网络(efficient feature and large receptive field network,EFLF-Net)。通过优化检测层架构降低小目标漏检率;在主干网络融合新的构建模块以提升特征提取效率;引入内容感知特征重组模块和大型选择性核网络,增强颈部网络对遮挡目标的上下文感知能力;采用Wise-IoU损失函数优化边界框回归稳定性。在VisDrone2019数据集上的实验结果表明,EFLF-Net较基准模型在平均精度上提高了5.2%。与已有代表性的目标检测算法相比,该方法对存在小目标、目标相互遮挡和复杂背景的无人机航拍图像有更好的检测效果。
