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基于CBAM和BiFPN改进YoloV5的渔船目标检测
被引量：
24
1
作者
张德春
李海涛
+1 位作者
李勋
张雷
《渔业现代化》
CSCD
2022年第3期71-80,共10页
在渔港高点监控渔船目标的场景下,对渔船检测经常丢失和检测错误等问题,提出了一种基于改进YoloV5的渔船目标检测模型。首先通过Kmeans++算法对锚框重新聚类,选择适合渔船数据集的锚框尺寸;然后在YoloV5的骨干网络中融入卷积注意力模块(...
在渔港高点监控渔船目标的场景下,对渔船检测经常丢失和检测错误等问题,提出了一种基于改进YoloV5的渔船目标检测模型。首先通过Kmeans++算法对锚框重新聚类,选择适合渔船数据集的锚框尺寸;然后在YoloV5的骨干网络中融入卷积注意力模块(CBAM)注意力机制获取更多细节特征;再采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)代替原先的特征金字塔网络(FPN)+像素聚合网络(PAN)结构,快速进行多尺度特征融合;最后在检测尺度上去掉大目标的检测尺度,增加更小目标的检测尺度,改用新的三个检测尺度,提高了模型对小目标渔船的检测精度。结果显示:对比原YoloV5算法,改进后的算法精确度、召回率和平均精度均值均有所提升,分别提升29.5%、0.5%和4.5%,每秒检测帧数达到90.6,对渔船目标检测效果有大幅度改善。研究表明,改进后的YoloV5算法满足休渔期管控期间对渔船目标检测的准确性和实时性要求。
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关键词
渔船检测
YoloV5算法
CBAM注意力机制
加权双向特征金字塔
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职称材料
题名
基于CBAM和BiFPN改进YoloV5的渔船目标检测
被引量：
24
1
作者
张德春
李海涛
李勋
张雷
机构
青岛
科技大学
信息
科学
技术
学院
青岛
西海岸新区海洋发展局
青岛励图高科信息技术有限公司
出处
《渔业现代化》
CSCD
2022年第3期71-80,共10页
基金
山东省重点研发计划(科技示范工程)(2021SFGC0701)。
文摘
在渔港高点监控渔船目标的场景下,对渔船检测经常丢失和检测错误等问题,提出了一种基于改进YoloV5的渔船目标检测模型。首先通过Kmeans++算法对锚框重新聚类,选择适合渔船数据集的锚框尺寸;然后在YoloV5的骨干网络中融入卷积注意力模块(CBAM)注意力机制获取更多细节特征;再采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)代替原先的特征金字塔网络(FPN)+像素聚合网络(PAN)结构,快速进行多尺度特征融合;最后在检测尺度上去掉大目标的检测尺度,增加更小目标的检测尺度,改用新的三个检测尺度,提高了模型对小目标渔船的检测精度。结果显示:对比原YoloV5算法,改进后的算法精确度、召回率和平均精度均值均有所提升,分别提升29.5%、0.5%和4.5%,每秒检测帧数达到90.6,对渔船目标检测效果有大幅度改善。研究表明,改进后的YoloV5算法满足休渔期管控期间对渔船目标检测的准确性和实时性要求。
关键词
渔船检测
YoloV5算法
CBAM注意力机制
加权双向特征金字塔
Keywords
fishing vessel detection
YoloV5 algorithm
CBAM attention mechanism
BiFPN
分类号
U674. [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CBAM和BiFPN改进YoloV5的渔船目标检测
张德春
李海涛
李勋
张雷
《渔业现代化》
CSCD
2022
24
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