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改进YOLOv8s-Pose多人姿态估计轻量化模型研究
被引量：
3
1
作者
傅裕
高树辉
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第3期682-692,共11页
针对现有人体姿态估计模型计算量大、检测速度慢等问题,提出了一种基于YOLOv8s-Pose模型的轻量化改进算法。在backbone中引入轻量化模块C2f-GhostNetBottleNeckV2替换原先C2f,减少参数量,提高模型速度。引入Non_Local注意力机制捕捉并...
针对现有人体姿态估计模型计算量大、检测速度慢等问题,提出了一种基于YOLOv8s-Pose模型的轻量化改进算法。在backbone中引入轻量化模块C2f-GhostNetBottleNeckV2替换原先C2f,减少参数量,提高模型速度。引入Non_Local注意力机制捕捉并传递人体关键点位置,直接融合全面的信息,为后续的层级提供更为丰富和深入的语义信息,提升整体的信息处理深度和广度,强化特征提取的效能,减少模型轻量化后精度降低问题,再将neck层引入加权双向特征金字塔网络,通过双向融合的理念,对自顶向下和自底向上的信息流动路径进行了重新规划,确保在处理不同尺度的特征信息时达到良好的平衡,给网络增加一个小目标检测头,减少对小目标的漏检情况,将CIOU损失函数更换为Focal-EIOU损失函数,以增强对复杂场景和多目标场景下的鲁棒性。实验结果表明,改进后的实验模型参数量降低了9.3%,在COCO2017人体关键点数据集上,与原模型相比mAP@0.50提升了0.4个百分点,mAP@0.50:0.95提升了0.6个百分点。可见,所提出的轻量化改进算法在减少模型参数量的同时,提升了人体姿态估计的算法精度,尤其对小目标检测有显著改善,为实现实时准确的姿态估计提供了有效手段。
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关键词
姿态估计
YOLOv8s-Pose
ghostnetv2
网络
加权双向特征金字塔网络
损失函数
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职称材料
基于轻量型卷积神经网络的马铃薯种薯芽眼检测算法
被引量：
11
2
作者
黄杰
王相友
+3 位作者
吴海涛
刘书玮
杨笑难
刘为龙
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期172-182,共11页
马铃薯种薯芽眼属于小目标物体,识别难度大、要求高。为了在试验台(芽眼识别装置)上快速、准确地完成识别任务,该研究提出一种基于轻量型卷积神经网络的芽眼检测模型。首先,为了降低模型的计算量和聚焦小目标物体,替换YOLOv4的主干网络C...
马铃薯种薯芽眼属于小目标物体,识别难度大、要求高。为了在试验台(芽眼识别装置)上快速、准确地完成识别任务,该研究提出一种基于轻量型卷积神经网络的芽眼检测模型。首先,为了降低模型的计算量和聚焦小目标物体,替换YOLOv4的主干网络CSPDarkNet-53为GhostNetV2轻量型特征提取网络;其次,在YOLOv4的颈部网络中,使用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DW)模块代替普通卷积块进一步降低模型计算量;最后,更改边界框损失函数为具有角度代价的边界框损失函数(SIoU),避免因预测框的位置不确定,而影响模型收敛速度和整体检测性能。结果表明,改进后芽眼检测模型参数量为12.04 M,使用笔记本电脑CPU检测单张图片的时间为0.148 s,从试验台收集的测试数据显示平均精度为89.13%。相对于其他主干特征提取网络CSPDarkNet-53、MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3、GhostNetV1,其检测精度分别高出1.85、0.75、2.67、4.17、1.89个百分点;与同类目标检测模型SSD、Faster-RCNN、EifficientDet、CenterNet、YOLOv7相比,在检测精度上,分别高出23.26、27.45、10.51、18.09、2.13个百分点,在检测时间上,分别降低0.007、6.754、1.891、1.745、0.422 s,且模型参数量具有明显优势。该研究为小目标物体检测和模型部署提供技术支撑。
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关键词
图像识别
卷积神经网络
马铃薯芽眼检测
小目标
YOLOv4
ghostnetv2
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职称材料
题名
改进YOLOv8s-Pose多人姿态估计轻量化模型研究
被引量：
3
1
作者
傅裕
高树辉
机构
中国人民公安大学侦查学院
出处
《计算机科学与探索》
北大核心
2025年第3期682-692,共11页
基金
中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(2023SYL06)。
文摘
针对现有人体姿态估计模型计算量大、检测速度慢等问题,提出了一种基于YOLOv8s-Pose模型的轻量化改进算法。在backbone中引入轻量化模块C2f-GhostNetBottleNeckV2替换原先C2f,减少参数量,提高模型速度。引入Non_Local注意力机制捕捉并传递人体关键点位置,直接融合全面的信息,为后续的层级提供更为丰富和深入的语义信息,提升整体的信息处理深度和广度,强化特征提取的效能,减少模型轻量化后精度降低问题,再将neck层引入加权双向特征金字塔网络,通过双向融合的理念,对自顶向下和自底向上的信息流动路径进行了重新规划,确保在处理不同尺度的特征信息时达到良好的平衡,给网络增加一个小目标检测头,减少对小目标的漏检情况,将CIOU损失函数更换为Focal-EIOU损失函数,以增强对复杂场景和多目标场景下的鲁棒性。实验结果表明,改进后的实验模型参数量降低了9.3%,在COCO2017人体关键点数据集上,与原模型相比mAP@0.50提升了0.4个百分点,mAP@0.50:0.95提升了0.6个百分点。可见,所提出的轻量化改进算法在减少模型参数量的同时,提升了人体姿态估计的算法精度,尤其对小目标检测有显著改善,为实现实时准确的姿态估计提供了有效手段。
关键词
姿态估计
YOLOv8s-Pose
ghostnetv2
网络
加权双向特征金字塔网络
损失函数
Keywords
pose estimation
YOLOv8s-Pose
ghostnetv2 network
weighted bidirectional feature pyramid
network
loss function
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于轻量型卷积神经网络的马铃薯种薯芽眼检测算法
被引量：
11
2
作者
黄杰
王相友
吴海涛
刘书玮
杨笑难
刘为龙
机构
山东理工大学农业工程与食品科学学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期172-182,共11页
基金
山东省农业重大应用技术创新项目(SD2019NJ010)。
文摘
马铃薯种薯芽眼属于小目标物体,识别难度大、要求高。为了在试验台(芽眼识别装置)上快速、准确地完成识别任务,该研究提出一种基于轻量型卷积神经网络的芽眼检测模型。首先,为了降低模型的计算量和聚焦小目标物体,替换YOLOv4的主干网络CSPDarkNet-53为GhostNetV2轻量型特征提取网络;其次,在YOLOv4的颈部网络中,使用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DW)模块代替普通卷积块进一步降低模型计算量;最后,更改边界框损失函数为具有角度代价的边界框损失函数(SIoU),避免因预测框的位置不确定,而影响模型收敛速度和整体检测性能。结果表明,改进后芽眼检测模型参数量为12.04 M,使用笔记本电脑CPU检测单张图片的时间为0.148 s,从试验台收集的测试数据显示平均精度为89.13%。相对于其他主干特征提取网络CSPDarkNet-53、MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3、GhostNetV1,其检测精度分别高出1.85、0.75、2.67、4.17、1.89个百分点;与同类目标检测模型SSD、Faster-RCNN、EifficientDet、CenterNet、YOLOv7相比,在检测精度上,分别高出23.26、27.45、10.51、18.09、2.13个百分点,在检测时间上,分别降低0.007、6.754、1.891、1.745、0.422 s,且模型参数量具有明显优势。该研究为小目标物体检测和模型部署提供技术支撑。
关键词
图像识别
卷积神经网络
马铃薯芽眼检测
小目标
YOLOv4
ghostnetv2
Keywords
image identification
convolutional neural
network
potato bud eye detection
small target
YOLOv4
ghostnetv2
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S214.9 [农业科学—农业机械化工程]
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进YOLOv8s-Pose多人姿态估计轻量化模型研究
傅裕
高树辉
《计算机科学与探索》
北大核心
2025
3
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职称材料
2
基于轻量型卷积神经网络的马铃薯种薯芽眼检测算法
黄杰
王相友
吴海涛
刘书玮
杨笑难
刘为龙
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
11
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职称材料
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