现有目标检测模型在边缘设备上部署时,其检测性能和推理速度的平衡有较大提升空间。针对此问题,本文基于YOLO(you can only look once)v8提出一种可部署到多类边缘设备上的目标检测模型。在模型的骨干网络部分,设计了EC2f(extended coar...现有目标检测模型在边缘设备上部署时,其检测性能和推理速度的平衡有较大提升空间。针对此问题,本文基于YOLO(you can only look once)v8提出一种可部署到多类边缘设备上的目标检测模型。在模型的骨干网络部分,设计了EC2f(extended coarse-to-fine)结构,在降低参数量和计算复杂度的同时降低数据读写量;在颈部网络部分,将颈部网络替换为YOLOv6-3.0版本的颈部网络,加速了模型推理,并将推理精度维持在较好水平;预测头网络部分设计了多尺度卷积检测头,进一步降低了模型的计算复杂度和参数度。设计了两个版本(n/s尺度)以适应不同的边缘设备。在X光数据集的实验表明,模型在推理精度上比同尺度的基准模型分别提升0.5/1.7百分点,推理速度上分别提升11.6%/11.2%。在其他数据集上的泛化性能测试表明,模型的推理速度提升了10%以上,精度降低控制在1.3%以内。实验证明,模型在推理精度和速度之间实现了良好的平衡。展开更多
针对光照不均匀和水表表盘雾化的指针式水表在读数检测时出现漏检、误检等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测方法。首先,采用Mosaic、Mixup等数据增强方法,提高模型的泛化能力;其次,引入加权双向特征金字塔网络(bilater...针对光照不均匀和水表表盘雾化的指针式水表在读数检测时出现漏检、误检等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测方法。首先,采用Mosaic、Mixup等数据增强方法,提高模型的泛化能力;其次,引入加权双向特征金字塔网络(bilateral feature pyramid network, BiFPN)实现更高层次的特征融合使得水表图像的深层特征图和浅层特征图充分融合,提高网络的表达能力;然后,嵌入卷积注意力机制(convolutional block attention module, CBAM),在通道和空间双重维度上强化指针式水表子表盘示数特征;最后将完全交并比损失函数(complete intersection over union loss, CIoU-Loss)替换为SIoU_Loss(scylla intersection over union loss),提升边界框的回归精度。改进算法的mAP@0.5达到97.8%,比YOLOv5s原始网络提升了3.2%。实验结果表明:该算法能有效提高指针式水表的读数检测精度。展开更多
文摘现有目标检测模型在边缘设备上部署时,其检测性能和推理速度的平衡有较大提升空间。针对此问题,本文基于YOLO(you can only look once)v8提出一种可部署到多类边缘设备上的目标检测模型。在模型的骨干网络部分,设计了EC2f(extended coarse-to-fine)结构,在降低参数量和计算复杂度的同时降低数据读写量;在颈部网络部分,将颈部网络替换为YOLOv6-3.0版本的颈部网络,加速了模型推理,并将推理精度维持在较好水平;预测头网络部分设计了多尺度卷积检测头,进一步降低了模型的计算复杂度和参数度。设计了两个版本(n/s尺度)以适应不同的边缘设备。在X光数据集的实验表明,模型在推理精度上比同尺度的基准模型分别提升0.5/1.7百分点,推理速度上分别提升11.6%/11.2%。在其他数据集上的泛化性能测试表明,模型的推理速度提升了10%以上,精度降低控制在1.3%以内。实验证明,模型在推理精度和速度之间实现了良好的平衡。
文摘针对光照不均匀和水表表盘雾化的指针式水表在读数检测时出现漏检、误检等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测方法。首先,采用Mosaic、Mixup等数据增强方法,提高模型的泛化能力;其次,引入加权双向特征金字塔网络(bilateral feature pyramid network, BiFPN)实现更高层次的特征融合使得水表图像的深层特征图和浅层特征图充分融合,提高网络的表达能力;然后,嵌入卷积注意力机制(convolutional block attention module, CBAM),在通道和空间双重维度上强化指针式水表子表盘示数特征;最后将完全交并比损失函数(complete intersection over union loss, CIoU-Loss)替换为SIoU_Loss(scylla intersection over union loss),提升边界框的回归精度。改进算法的mAP@0.5达到97.8%,比YOLOv5s原始网络提升了3.2%。实验结果表明:该算法能有效提高指针式水表的读数检测精度。
