基于改进YOLOv7-tiny的车辆目标检测算法

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作者 赵海丽 许修常 潘宇航 《兵工学报》 北大核心 2025年第4期101-111,共11页

为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级... 为更好地保护人民的生命财产安全,针对目前依靠人力进行交通管理工作时统计不准确、反馈不及时等问题,提出一种适合部署在边缘终端设备上的基于YOLOv7-tiny算法改进的车辆目标检测算法。通过构造深度强力残差卷积块对主干网络的轻量级高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network-Tiny,ELAN-T)模块进行轻量化改进;通过削减分支,对特征融合网络的ELAN-T模块进行轻量化改进,降低网络的参数量和计算量,并对特征融合网络的结构进行重新构造;引入高效通道注意力机制和EIOU边界框损失函数提升算法的精度。在预处理后的UA-DETRAC数据集上实验,改进后的算法参数量相比于原始的YOLOv7-tiny算法降低了15.1%,计算量降低了5.3%,mAP@0.5提升了5.3个百分点。实验结果表明,改进后的算法不仅实现了轻量化,而且检测精度有所提升,适合部署在边缘终端设备上,完成对道路中车辆的检测任务。 展开更多

关键词 车辆检测 yolov7-tiny算法 深度强力残差卷积块 轻量级高效层聚合网络模块

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改进YOLOv7算法的核反应堆压力容器表面划痕检测研究

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作者 王亚州 李巍 +2 位作者 胡鹏成 叶志伟 孙琦 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第4期584-590,共7页

核反应堆压力容器表面质量是保证设备安全的重要因素,必须进行定期表面检测。核反应堆压力容器表面缺陷图像的背景复杂,缺陷尺寸小,进行人工视觉检测时,存在效率低、视觉疲劳、容易漏检等现象。因此,提出了一种基于改进YOLOv7算法检测... 核反应堆压力容器表面质量是保证设备安全的重要因素,必须进行定期表面检测。核反应堆压力容器表面缺陷图像的背景复杂,缺陷尺寸小,进行人工视觉检测时,存在效率低、视觉疲劳、容易漏检等现象。因此,提出了一种基于改进YOLOv7算法检测核反应堆压力容器表面划痕缺陷的方法。针对微小划痕缺陷容易漏检的问题,在YOLOv7的特征融合网络中添加小目标检测头。为了减少计算量,用深度可分离卷积替换主干网络和特征融合网络中的卷积模块。为了加速模型收敛,将SIoU损失函数替换CIoU函数。减少了模型计算量和增加模型收敛速度,提高了改进YOLOv7算法在现场应用的实时性。实验结果表明,基于改进的YOLOv7算法缺陷检测mAP@0.5可以达到71.3%,比常规YOLOv7提高了11.1%,模型计算量减少了76.8%。改进YOLOv7算法对于金属表面细小划痕,具有较高置信度,能够有效地检测出小尺寸划痕缺陷。 展开更多

关键词 表面缺陷 yolov7算法 目标缺陷检测 深度可分离卷积

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基于改进YOLOv7-tiny的轻量化带钢表面缺陷检测算法

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作者 彭杰 苏盈盈 +3 位作者 杜谦 刘灿 张乐 阎垒 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第1期107-114,共8页

为改善带钢表面缺陷检测精度低、速度慢以及在嵌入式设备上部署困难的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量化带钢表面缺陷检测算法。首先,将主干特征提取模块ELAN中的普通卷积替换为轻量级GhostNetV2卷积,并引入SimAM无参注意力模块... 为改善带钢表面缺陷检测精度低、速度慢以及在嵌入式设备上部署困难的问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的轻量化带钢表面缺陷检测算法。首先,将主干特征提取模块ELAN中的普通卷积替换为轻量级GhostNetV2卷积,并引入SimAM无参注意力模块,以便在实现轻量化的同时提升模型的检测速度;其次,引入聚散机制,设计一种多尺度特征融合网络结构,以提升模型对于小尺度缺陷目标的检测能力;最后,利用SiLU激活函数和SIoU边界框损失函数加快模型的收敛速度。 展开更多

关键词 缺陷检测 yolov7-tiny算法 SimAM模块 聚散机制 轻量化

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一种改进的YOLOv7-OBB舰船识别方法

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作者 孙宏磊 陈雯柏 刘辉翔 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期192-198,共7页

为解决高分辨率遥感图像中舰船识别准确率低的问题,提出了一种改进的YOLOv7-OBB舰船识别方法。引入定向检测框OBB(oriented bounding box)和KLD损失,可有效解决舰船密集排列和比例细长且方向任意所产生的漏检问题,在提高定位精度的同时... 为解决高分辨率遥感图像中舰船识别准确率低的问题,提出了一种改进的YOLOv7-OBB舰船识别方法。引入定向检测框OBB(oriented bounding box)和KLD损失,可有效解决舰船密集排列和比例细长且方向任意所产生的漏检问题,在提高定位精度的同时保留了船只的目标方向信息;在YOLOv7基础框架的主干网络加入混合注意力模块ACmix,加强网络对于小目标检测的敏感度,能够提升对小型船只的检测精度;在颈部加入全局注意力机制(NAMAttention)和Partial卷积(PConv),在保证模型轻量化的同时,可提高PAN网络在复杂背景中捕捉关键特征的能力。实验结果表明,与YOLOv7模型相比,该方法在DOTAships数据集上取得了88.5%的平均精度,93.0%的准确率,84.7%的召回率,分别比YOLOv7提高了5%,0.9%和3.9%。与当前主流算法相比,该方法在检测效果上有着明显提升。 展开更多

关键词 yolov7-obb算法 舰船识别 定向检测框 混合注意力模块 全局注意力机制 Partial卷积

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基于改进YOLOv7的手套佩戴检测算法

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作者 敖良忠 黄浩宇 《信息技术与信息化》 2024年第6期19-22,共4页

维修培训人员在进行培训时需要佩戴手套对飞机进行维修工作,若未佩戴手套进行操作,可能会出现安全问题。针对机务维修培训中,传统人工对培训人员是否佩戴手套的检测效率低下、容易漏检和误检,无法保障培训人员在培训过程中的安全问题,... 维修培训人员在进行培训时需要佩戴手套对飞机进行维修工作,若未佩戴手套进行操作,可能会出现安全问题。针对机务维修培训中,传统人工对培训人员是否佩戴手套的检测效率低下、容易漏检和误检,无法保障培训人员在培训过程中的安全问题,提出了基于改进YOLOv7的检测方法。在YOLOv7中引入SPDconv模块,提高模型针对小目标和低分辨率图片的检测性能。同时,在模型的Backbone中加入CBAM注意力机制,以提高模型的精度。改进后的YOLOv7手套佩戴检测算法平均精度均值达到86.5%,相较于原本的YOLOv7算法,精度提高了4.3%。实验表明,改进后的算法能有效地检测出维修培训人员的手套佩戴情况。 展开更多

关键词 目标检测 佩戴检测 yolov7算法 小目标

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基于YOLOv7和YCrCb的火龙果识别与分割方法

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作者 罗陈迪 李文涛 +4 位作者 商枫楠 肖明玮 陈桥 欧阳春凡 周学成 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期59-64,共6页

现阶段火龙果主要通过人工采摘,采摘不及时可能会导致果实衰老,造成果实品质损失,且不利于贮藏。研究火龙果采摘机器人,实现自动化采摘是解决上述问题的重要举措,而火龙果图像识别与分割是自动采摘的关键技术环节。为此,提出了一种基于Y... 现阶段火龙果主要通过人工采摘,采摘不及时可能会导致果实衰老,造成果实品质损失,且不利于贮藏。研究火龙果采摘机器人,实现自动化采摘是解决上述问题的重要举措,而火龙果图像识别与分割是自动采摘的关键技术环节。为此,提出了一种基于YOLOv7和YCrCb色彩空间相结合的算法,对复杂背景下的火龙果进行识别与分割,YOLOv7网络的检测框内通过引入YCrCb色彩空间,联合OTSU阈值分割算法和形态学操作等方法实现果实与背景的分割。为了验证YOLOv7网络的性能,与Faster R-CNN网络进行比较,结果表明:在相同试验条件下YOLOv7平均检测精度为98.82%,提高了6.81%;F1值为0.95,提高了0.22;此外,通过YCrCb可以较好地分割火龙果,平均用时约108 ms。 展开更多

关键词 火龙果 yolov7 图像分割 YCrCb OTSU算法

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面向带钢表面小目标缺陷检测的改进YOLOv7算法 被引量：4

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作者 樊嵘 马小陆 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期303-308,316,共7页

带钢表面小目标缺陷检测是工业质检领域的研究热点。针对热轧带钢表面缺陷检测任务中小目标缺陷易产生漏检的问题,文章提出一种改进的YOLOv7算法。在骨干网络中融入通道空间注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和可... 带钢表面小目标缺陷检测是工业质检领域的研究热点。针对热轧带钢表面缺陷检测任务中小目标缺陷易产生漏检的问题,文章提出一种改进的YOLOv7算法。在骨干网络中融入通道空间注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和可重参数化卷积模块,以提升小目标特征的提取效率;采用改进的双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)颈部网络替换原有的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)颈部网络,实现对小目标缺陷特征的高效提纯;采用解耦检测头进行检测结果输出,使网络在训练时进一步收敛至更高精度。实验结果表明,改进后的YOLOv7算法在小目标带钢缺陷检测场景下检测精度领先YOLOv7算法4.3 AP50精度,领先YOLOv6算法5.0 AP50精度,领先YOLOX算法4.8 AP50精度,说明该算法可以较好地应用于小目标带钢缺陷检测。 展开更多

关键词 机器视觉 缺陷检测 yolov7算法 双向特征金字塔网络(BiFPN) 注意力机制

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基于改进YOLOv7的湖面漂浮物目标检测算法 被引量：4

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作者 徐宏伟 李然 张家旭 《现代电子技术》 北大核心 2024年第1期105-110,共6页

为提高湖面多种类和小体积的漂浮垃圾检测识别的准确度与推理检测速度,结合湖面垃圾漂浮物的图像特征,采用半结构化剪枝技术创建X-Toss剪枝框架,并基于YOLOv7目标检测模型,提出一种轻量化湖面漂浮物实时检测方法C-X-YOLOv7。X-Toss剪枝... 为提高湖面多种类和小体积的漂浮垃圾检测识别的准确度与推理检测速度,结合湖面垃圾漂浮物的图像特征,采用半结构化剪枝技术创建X-Toss剪枝框架,并基于YOLOv7目标检测模型,提出一种轻量化湖面漂浮物实时检测方法C-X-YOLOv7。X-Toss剪枝框架使用DFS算法生成父子卷积核计算图,利用特定的内核模式剪枝卷积核,降低迭代剪枝的计算成本。融合CA注意力机制对模型进行加权,减少模型过拟合现象,提高模型准确性和泛化能力。结果表明:对湖面垃圾检测识别,C-X-YOLOv7模型识别准确率为91.7%,召回率为91.2%,与YOLOv7模型对比分别提升2.6%、2.5%;推理加速度上,X-Toss剪枝框架在RTX 2080 Ti与NVIDIA Jetson TX2上分别实现YOLOv7的1.98×和2.17×的加速比,相较于PD、NMS、NS等剪枝框架,X-Toss的推理加速比和能耗均有提升。研究表明C-X-YOLOv7湖面漂浮物检测方法为湖面垃圾检测识别提供了一种新思路。 展开更多

关键词 目标检测 yolov7 剪枝技术 半结构化剪枝 DFS算法 注意力机制 推理加速比 湖面漂浮物

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基于改进YOLOv7-tiny算法的多种类不均衡样本水稻害虫检测

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作者 李鑫 南新元 《山东农业科学》 北大核心 2024年第6期133-142,共10页

为实现基于机器视觉的田间水稻害虫检测,本研究结合IP102农业害虫数据集及网络资源,建立了含有26类标签的不均衡样本水稻害虫数据集;改进YOLOv7-tiny单阶段目标检测算法,以部分卷积PConv作为主要卷积核,结合极化自注意力机制(Polarized ... 为实现基于机器视觉的田间水稻害虫检测,本研究结合IP102农业害虫数据集及网络资源,建立了含有26类标签的不均衡样本水稻害虫数据集;改进YOLOv7-tiny单阶段目标检测算法,以部分卷积PConv作为主要卷积核,结合极化自注意力机制(Polarized Self-Attention),将提取到的特征进行复杂双向多尺度特征融合,建立了适合多种类不均衡样本的水稻害虫检测模型。结果表明,在加入迁移学习和多尺度训练的条件下,改进后的YOLOv7-tiny检测算法在自建水稻害虫数据集的平均检测精度达到96.4%,单张图片的检测时间为8.8 ms,模型大小为9 055 kb,可实现对田间水稻害虫的快速准确识别,为水稻害虫的智能化检测和防治提供了技术支持。 展开更多

关键词 水稻害虫检测 改进yolov7-tiny算法 部分卷积 极化自注意力机制 特征融合 迁移学习

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基于改进YOLOv7算法的井场作业安全检测方法研究 被引量：3

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作者 孙亚招 王景浩 李宗祥 《石油工业技术监督》 2024年第5期43-47,70,共6页

针对油井场作业中因监管效率低下导致的安全事故问题,提出了一种改进的YOLOv7算法来检测井场作业人员不安全行为。首先,将YOLOv7模型颈部中的原金字塔池化模块替换为空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,ASPP采用多个并行的空洞卷积分支,每个... 针对油井场作业中因监管效率低下导致的安全事故问题,提出了一种改进的YOLOv7算法来检测井场作业人员不安全行为。首先,将YOLOv7模型颈部中的原金字塔池化模块替换为空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,ASPP采用多个并行的空洞卷积分支,每个分支具有不同的采样率,从而获得不同尺度的感受野,提高了模型对多尺度特征信息的捕获能力;其次将YOLOv7模型检测头中的普通卷积替换为全维度动态卷积,从4个维度来学习卷积核内部的注意力值,从而获得全维度的卷积核权重,增强了模型对关键特征的关注度。最后,与原YOLOv7模型进行实验对比。结果表明,改进后的模型平均精度均值提高了5.58%。与其他目标检测模型相比,检测性能有显著提升。 展开更多

关键词 yolov7算法 不安全行为 空洞空间金字塔池化 全维度动态卷积

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面向智慧养老的改进YOLOv7人脸识别算法 被引量：1

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作者 戴莹 叶贵 《信息工程大学学报》 2024年第2期175-180,226,共7页

针对目前社会老龄化趋势,为适应养老领域发展需求,提出面向智慧养老的改进YOLOv7人脸识别算法。首先,提出多尺度信息输入模块,提取图像的全局信息,提高信息利用率;其次,总结归纳老年人脸特征,提出全局自适应特征提取模块,结合注意力机... 针对目前社会老龄化趋势,为适应养老领域发展需求,提出面向智慧养老的改进YOLOv7人脸识别算法。首先,提出多尺度信息输入模块,提取图像的全局信息,提高信息利用率;其次,总结归纳老年人脸特征,提出全局自适应特征提取模块,结合注意力机制改进主干网络和检测头;最后,通过迁移学习方法训练网络,并加入多项式损失策略分配特征权重,同时不断调试参数来提高网络识别能力。实验结果表明,所提网络在老年人脸数据上的精度和召回率分别为95.26%和91.57%,并且相比于原YOLOv7的网络参数量下降了5.4%。 展开更多

关键词 智慧养老 人脸识别 yolov7算法 注意力机制

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YOLOv7的实时遥感图像舰船目标旋转检测算法分析

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作者 周春云 《集成电路应用》 2024年第1期28-29,共2页

阐述一种用于检测遥感图像中带有旋转角度舰船的YOLOv7算法,在YOLOv7的基础上加入角度分量信息检测舰船旋转角度,在特征提取部分加入NAM注意力模块以保证不损失速度的前提下提高对大尺度遥感图像中检测目标的准确度。探讨在异构AI计算... 阐述一种用于检测遥感图像中带有旋转角度舰船的YOLOv7算法,在YOLOv7的基础上加入角度分量信息检测舰船旋转角度,在特征提取部分加入NAM注意力模块以保证不损失速度的前提下提高对大尺度遥感图像中检测目标的准确度。探讨在异构AI计算环境中,通过自建遥感舰船图像数据集,完成训练和推理验证。 展开更多

关键词 智能算法 yolov7 遥感图像 旋转目标检测

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一种基于改进YOLOv7的相机标定特征点检测方法 被引量：1

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作者 陈松 闫国闯 +2 位作者 马方远 王西泉 田晓耕 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期151-160,共10页

在基于视觉方法的军事目标检测等技术中,相机的精确标定是进行目标高精度测量的前提,同时也是开展后续图像处理、目标跟踪、三维重建的基础。相机标定的关键在于准确的检测图像中的标定特征点。以当前使用范围较广的棋盘格标定法为对象... 在基于视觉方法的军事目标检测等技术中,相机的精确标定是进行目标高精度测量的前提,同时也是开展后续图像处理、目标跟踪、三维重建的基础。相机标定的关键在于准确的检测图像中的标定特征点。以当前使用范围较广的棋盘格标定法为对象,针对受干扰(模糊、重噪声、极端姿态和大镜头失真)的标定图像难以进行特征点提取的问题,提出一种融合改进YOLOv7-tiny深度学习网络和Harris角点检测的相机标定特征点检测算法。针对原始网络在相机标定特征区域检测中的各种问题,引入Gather-and-Distribute信息聚合分发机制替换YOLOv7-tiny的加强特征提取网络(FPN)部分,提高不同层之间特征融合的能力;在主干特征提取部分后加入Biformer注意力机制,提高对小尺寸特征点候选区域的捕捉能力;在Head部分使用改进Efficient Decoupled Head解耦头,在提高精度的同时维持了较低的计算开销。测试结果表明,改进后的YOLOv7-tiny网络对特征点候选区域检测的准确率有显著的提高,达到95.3%,证明了改进后网络的有效性和可行性。 展开更多

关键词 相机标定 深度学习 yolov7-tiny 信息聚合分发机制 注意力机制 HARRIS算法

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基于YOLOv7的矿工吸烟识别方法研究 被引量：2

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作者 王彬 赵作鹏 《现代信息科技》 2024年第6期66-69,73,共5页

井下矿工的吸烟行为严重影响煤矿生产安全,对井下矿工吸烟行为的有效识别迫在眉睫。针对煤矿井下的特殊环境和传统识别方法准确率低的问题,提出一种基于YOLOv7的矿工吸烟行为识别算法YOLO-SFN。将SimAM嵌入到YOLOv7的网络结构中,用Focu... 井下矿工的吸烟行为严重影响煤矿生产安全,对井下矿工吸烟行为的有效识别迫在眉睫。针对煤矿井下的特殊环境和传统识别方法准确率低的问题,提出一种基于YOLOv7的矿工吸烟行为识别算法YOLO-SFN。将SimAM嵌入到YOLOv7的网络结构中,用Focus模块替换MPConv下分支中的3×3卷积核,提高模型在复杂背景下的特征提取能力。在后处理阶段采用Soft-NMS作为网络模型的后处理算法,解决了传统NMS算法在复杂密集环境中的漏检问题。实验结果表明,该方法的准确率为96.45%,召回率为92%,精确率为97.05%。研究成果已经在陈四楼煤矿得以推广应用,实现了对煤矿井下矿工吸烟行为的有效监管。 展开更多

关键词 目标检测 注意力机制 yolov7 NMS算法 吸烟识别

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基于DMSANet-YOLOv7的雾霾下绝缘子缺陷实时检测方法 被引量：6

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作者 王海群 王康 《无线电工程》 2024年第6期1431-1439,共9页

针对复杂环境与雾霾天气下绝缘子缺陷过小,传统目标检测算法难以识别造成误检、漏检等情况,提出一种以YOLOv7为基础模型并改进的缺陷检测算法。在图像预处理部分采用暗通道先验去雾算法,提高模型对特征的可分辨性与鲁棒性;为提高模型特... 针对复杂环境与雾霾天气下绝缘子缺陷过小,传统目标检测算法难以识别造成误检、漏检等情况,提出一种以YOLOv7为基础模型并改进的缺陷检测算法。在图像预处理部分采用暗通道先验去雾算法,提高模型对特征的可分辨性与鲁棒性;为提高模型特征提取能力和识别小目标能力,在主干网络结构后端引入双重多尺度注意力机制(Dual Multi Scale Attention Network,DMSANet);为减小模型尺寸,提高模型识别速度,采用基于SwinTransformer改进的C3模块替代E-ELAN模块;在预测部分使用Wise-IOU损失函数,提高模型收敛效率。实验结果表明,DMSANet-YOLOv7算法相较于原YOLOv7算法平均准确率、准确率以及召回率分别提高6.3%、7.9%、12.3%,单张图片检测速度达到12.3 ms,参数量为37.7 M。在提高检测精度的同时确保检测速度和性能的平衡,能够更好地搭载至无人机及其他平台,满足绝缘子及其缺陷的实时动态检测需求。 展开更多

关键词 绝缘子缺陷 目标检测 注意力机制 yolov7 暗通道先验去雾算法

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基于轻量化SimAm-YOLOv7的煤矿输送带异物检测 被引量：3

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作者 段宗佑 杨森 +1 位作者 孟卓 韩飞 《煤矿机械》 2024年第7期191-194,共4页

煤矿带式输送机在运行过程中会混入煤矸石、铁器等异物,导致输送带撕裂,严重影响煤矿生产。为实现煤矿输送带异物快速、准确检测,提出一种基于轻量化SimAm-YOLOv7的煤矿输送带异物检测算法。首先通过暗通道先验算法提高煤矿输送带图像... 煤矿带式输送机在运行过程中会混入煤矸石、铁器等异物,导致输送带撕裂,严重影响煤矿生产。为实现煤矿输送带异物快速、准确检测,提出一种基于轻量化SimAm-YOLOv7的煤矿输送带异物检测算法。首先通过暗通道先验算法提高煤矿输送带图像对比度,减少煤尘干扰;其次通过在YOLOv7中引入Ghost卷积减少模型参数,提高检测速度;最后通过在YOLOv7中引入SimAm注意力模块提升异物显著度,进而提高检测精度。实验结果表明,该算法相比原始YOLOv7算法mAP@0.5指标提高了3.9%,Time指标减少了1 ms。 展开更多

关键词 SimAm注意力模块 yolov7 异物检测 暗通道先验算法

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基于无人机航拍视频车辆多目标跟踪算法研究 被引量：2

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作者 朱奇光 商健 +2 位作者 刘博 岑强 陈卫东 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1772-1779,共8页

为了提高无人机视觉平台下的车辆多目标跟踪精度,提出了一种改进YOLOv7网络与优化ByteTrack算法相结合的无人机视觉车辆多目标跟踪算法。首先,针对小目标特征不明显的情况,增强了YOLOv7网络浅层语义信息的特征提取能力,同时采用SIoU-Los... 为了提高无人机视觉平台下的车辆多目标跟踪精度,提出了一种改进YOLOv7网络与优化ByteTrack算法相结合的无人机视觉车辆多目标跟踪算法。首先,针对小目标特征不明显的情况,增强了YOLOv7网络浅层语义信息的特征提取能力,同时采用SIoU-Loss对坐标损失函数进行优化,加快锚框收敛速度;其次,根据车辆运动特点,在ByteTrack算法的基础上,将卡尔曼滤波算法的状态向量融入加速度信息;最后,在VisDrone2021数据集上验证算法的有效性。实验结果表明:改进YOLOv7网络的平均检测精度比原网络提高3.2%,跟踪算法准确度比基准算法提高1.2%,高阶跟踪精度提高2.9%。 展开更多

关键词 计算机视觉 图像处理 多目标跟踪 无人机 yolov7网络 ByteTrack算法 车辆检测

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基于改进YOLOv7的口罩佩戴检测 被引量：3

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作者 付惠琛 高军伟 车鲁阳 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1139-1147,共9页

佩戴好口罩是居民预防新冠和配合国家疫情防控的有效方式。针对口罩佩戴是否正确、拍摄角度不同以及被遮挡等问题,提出了一种改进的YOLOv7算法。该算法以YOLOv7为基础,在网络的Head区引入卷积注意力机制,使得特征网络在对口罩区域的处... 佩戴好口罩是居民预防新冠和配合国家疫情防控的有效方式。针对口罩佩戴是否正确、拍摄角度不同以及被遮挡等问题,提出了一种改进的YOLOv7算法。该算法以YOLOv7为基础,在网络的Head区引入卷积注意力机制,使得特征网络在对口罩区域的处理中更具有针对性,从而增强特征网络对口罩区域的学习能力;对Backbone区结构进行优化,对ConvNeXt网络结构进行改进,并引入网络中代替部分卷积,提高模型的检测精度和鲁棒性,增强预测精确度的同时不会引入大量额外的计算。对Head层的空间金字塔池化进行改进,提高了训练速度并且加快模型收敛。实验结果表明,在复杂及遮挡的情况下,改进后的YOLOv7的损失函数大幅下降,在测试集上的mAP为93.8%,相比于原始YOLOv7算法提高了3.6%。各个类别的检测精度均有提升,没佩戴口罩、正确佩戴口罩、不正确佩戴口罩类别的精度分别提升6.8%、2.1%、1.7%。本文算法的错检情况明显减少,泛化能力有显著提升。 展开更多

关键词 图像处理 目标检测 yolov7算法 卷积注意力机制 空间金字塔池化

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基于可改变核卷积的不规则织物疵点识别算法研究 被引量：1

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作者 陈军 孙丽丽 +2 位作者 李文雪 孟洪兵 杨安迪 《纺织工程学报》 2024年第3期30-40,共11页

针对纺织工业生产中织物疵点形状多变、目标范围较小等问题,提出了一种改进YOLOv7特征提取网络,引入可改变核卷积的不规则织物疵点识别算法。在YOLOv7特征网络中引入可改变核卷积替换传统卷积块,利用可改变核卷积的任意采样形状和任意... 针对纺织工业生产中织物疵点形状多变、目标范围较小等问题,提出了一种改进YOLOv7特征提取网络,引入可改变核卷积的不规则织物疵点识别算法。在YOLOv7特征网络中引入可改变核卷积替换传统卷积块,利用可改变核卷积的任意采样形状和任意参数量特性来提高疵点的特征信息采集效率,在采样时可以更加适应不规则的疵点形状和尺寸特征;同时嵌入高效多尺度注意力,利用跨维度的交互来捕捉像素级别的关系,提高模型处理微小特征的能力。通过实验验证:改进后的模型各类别样本的检测精确率P达到95.1%,相比YOLOv7基线模型提升了7.3个百分点,召回率R提升了7.2个百分点,mAP@0.5提高了12.3个百分点;检测精度与检测速度均大幅提升。改进后的模型对不规则织物疵点和疵点范围较小的目标识别检测效率更高,可为工业场景下织物疵点的高效快速识别提供技术支持。 展开更多

关键词 疵点检测 yolov7算法 目标检测 特征提取 注意力机制

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基于深度学习的PCB缺陷检测

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作者 陈建豪 徐洁 汪志锋 《现代电子技术》 北大核心 2025年第8期7-12,共6页

针对当前印刷电路板(PCB)缺陷检测存在的检测精度低、速度慢等问题,设计一种基于改进YOLOv7的WiseYOLOv7算法。首先,在原有self-attention的基础上加入焦点调制网络,将不同粒度级别的空间特征汇总为调制器,以自适应的方式注入查询操作中... 针对当前印刷电路板(PCB)缺陷检测存在的检测精度低、速度慢等问题,设计一种基于改进YOLOv7的WiseYOLOv7算法。首先,在原有self-attention的基础上加入焦点调制网络,将不同粒度级别的空间特征汇总为调制器,以自适应的方式注入查询操作中,省去大量交互和聚合操作,从而使得模型轻量化;其次,利用RCSOSA模块减少特征图的通道数量,同时增强相邻层特征不同通道间的信息交流,提高模型对PCB小目标缺陷的特征提取能力和数据处理效率;最后,选用动态非单调焦点机制的Wise-IoU损失函数来加强对高质量锚盒的选取,优化目标检测器的性能。与YOLOv7基础算法相比,改进算法将平均精度由92.0%提高至96.1%,提高了4.1%,检测时间由21.9 ms缩短到17.9 ms,改进算法在精度和速度上都有明显提升。 展开更多

关键词 印刷电路板 缺陷检测 yolov7算法 深度学习 焦点调制网络 RCSOSA模块 Wise-IoU损失函数

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