基于BiFPN-YOLOv5的公路养护检测算法

公路养护是公路管理过程中的主要任务,目前路面检测主要依靠人工进行检测,但该方法需要耗费大量的人力物力,为此提出BiFPN-YOLOv5算法来对需要养护的物体与干扰项进行目标检测,针对传统FPN中存在各个尺度的特征信息不一致,提出使用BiFPN来改进传统的FPN方法;同时CIoU loss并没有考虑真实框与预测检测框之间不匹配的方向,导致收敛速度降低且最终模型检测精度较低,为此提出使用SIou loss来解决此问题。实验结果表明,该算法在平均精度均值与召回率分别提升了3.72%与0.56%,说明本文算法能够有效应用于公路养护检测。