针对输电杆塔在高分辨率遥感卫星影像中尺度较小、语义信息占比过低导致的检测识别精度低等问题,提出一种改进YOLOv5x的输电杆塔检测识别方法。以YOLOv5x单阶段目标检测网络结构为基础,采用C3融合卷积模块以及改进的注意力机制模块优化...针对输电杆塔在高分辨率遥感卫星影像中尺度较小、语义信息占比过低导致的检测识别精度低等问题,提出一种改进YOLOv5x的输电杆塔检测识别方法。以YOLOv5x单阶段目标检测网络结构为基础,采用C3融合卷积模块以及改进的注意力机制模块优化特征提取与特征融合策略,同时通过多尺度特征融合模块提高对小尺度目标的识别能力。基于亚米级遥感卫星数据在输电走廊区域开展输电杆塔检测识别实验,结果表明,该方法的平均精确率(mean Average Precision,mAP)可达到0.902,较原始YOLOv5x提高3.9%,与RCNN等经典目标识别网络相比也有较大提升,为高分辨率遥感卫星影像输电杆塔的高精度识别提供了技术支撑。展开更多
针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法。首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的...针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法。首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的情况,CSP1模块采用DenseNet替换原网络中的ResNet;其次,为了实现特征信息的跨维度交互,让网络更加关注重要信息,在CSP1模块后引入了三分支注意力机制模块,同时使用FPN+PANet对特征进行融合;并且用CSP2替换CBL×5模块,降低了网络的运算量,提高了算法检测速度;最后优化了Focal Loss函数,对正负样本添加权重,以解决正负样本不平衡的问题。本文算法相较于YOLO-V4的检测精度(precision,P)、召回率(recall,R)和多分类平均精度(mean average precision,mAP),分别高出2.98%,2.65%,2.92%,表明改进YOLO-V4可以有效检测贴片二极管表面缺陷问题。展开更多
文摘针对输电杆塔在高分辨率遥感卫星影像中尺度较小、语义信息占比过低导致的检测识别精度低等问题,提出一种改进YOLOv5x的输电杆塔检测识别方法。以YOLOv5x单阶段目标检测网络结构为基础,采用C3融合卷积模块以及改进的注意力机制模块优化特征提取与特征融合策略,同时通过多尺度特征融合模块提高对小尺度目标的识别能力。基于亚米级遥感卫星数据在输电走廊区域开展输电杆塔检测识别实验,结果表明,该方法的平均精确率(mean Average Precision,mAP)可达到0.902,较原始YOLOv5x提高3.9%,与RCNN等经典目标识别网络相比也有较大提升,为高分辨率遥感卫星影像输电杆塔的高精度识别提供了技术支撑。
文摘针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法。首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的情况,CSP1模块采用DenseNet替换原网络中的ResNet;其次,为了实现特征信息的跨维度交互,让网络更加关注重要信息,在CSP1模块后引入了三分支注意力机制模块,同时使用FPN+PANet对特征进行融合;并且用CSP2替换CBL×5模块,降低了网络的运算量,提高了算法检测速度;最后优化了Focal Loss函数,对正负样本添加权重,以解决正负样本不平衡的问题。本文算法相较于YOLO-V4的检测精度(precision,P)、召回率(recall,R)和多分类平均精度(mean average precision,mAP),分别高出2.98%,2.65%,2.92%,表明改进YOLO-V4可以有效检测贴片二极管表面缺陷问题。
