基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC

针对密集人群下口罩佩戴检测实时性差、难以部署到移动端的问题,提出基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC。该算法结合深度可分离卷积改进的SE注意力机制设计了一种轻量化特征提取模块,并结合BiFPN设计了一种加权特征融合模块。经实验验证,YOLOv7-DSC算法在口罩数据集上mAP为96.9%,与YOLOv7-tiny算法相比仅降低了0.5%;相比于YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny、YOLOv5s、MobileNetV3、ShuffleNetV2、GhostNet和Swin-Transformer算法在mAP上分别高出13.4%、11.2%、4.5%、5.7%、5.8%、4.2%和5.1%;在检测精度与YOLOv7-tiny算法相当的情况下,参数量和计算量分别减少了60%和55%,仅为2.4 M和6.0 G,极大地降低了硬件成本。

改进YOLOv7算法的钢材表面缺陷检测研究

当前,基于深度学习的智能检测技术逐步应用于钢材表面缺陷检测领域,针对钢材表面缺陷检测精度低的问题,提出一种高精度实时的缺陷检测算法CDN-YOLOv7。加入CARAFE轻量化上采样算子来改善网络特征融合能力,融合级联注意力机制和解耦头重新设计YOLOv7检测头网络,旨在解决原始头网络特征利用效率不高的问题,使其充分利用各尺度、通道、空间的多维度信息,提升复杂场景下模型表征能力。引入归一化Wasserstein距离重新设计Focal-EIoU损失函数,提出NF-EIoU替换CIoU损失,平衡各尺度缺陷样本对Loss的贡献,降低各尺度缺陷的漏检率。实验结果表明,CDN-YOLOv7的检测精度可达80.3%,较于原YOLOv7精度提升了6.0个百分点,模型推理速度可达60.8帧/s,满足实时性需求,CDN-YOLOv7在提升各尺度缺陷检测精度的同时显著降低了缺陷的漏检率。

改进YOLOv7的复杂道路场景目标检测算法

虽然基于深度学习的目标检测算法在道路场景中的目标检测方面已经取得了很好的效果,但是对于复杂道路场景中的密集目标,远处的小尺度目标检测精度低,容易出现漏检误检的问题,提出一种改进YOLOv7的复杂道路场景目标检测算法。增加小目标检测层,增加对小目标的特征学习能力;采用K-means++重聚类先验框,使得先验框更贴合目标,增加网络对目标的定位精度;采用WIoU(Wise-IoU)损失函数,增加网络对普通质量锚框的关注度,提高网络对目标的定位能力;在颈部和检测头引入协调坐标卷积(CoordConv),使网络能够更好地感受特征图中的位置信息;提出P-ELAN结构对骨干网络进行轻量化处理,降低算法参数量和运算量。实验结果表明,该改进算法在华为SODA10M数据集下的mAP达到64.8%,比原算法提高2.6个百分点,模型参数量和运算量分别降低12%和7%,达到检测精度和检测速度的平衡。

基于改进YOLOv7的油茶果实成熟度检测

为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制(criss-cross attention,CCA)加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制(distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS)算法代替传统非极大值抑制(nonmaximum suppression,NMS)算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3 098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F1分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77 s,模型权重大小为82.6 M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLOv5l和原始YOLOv7模型相比,平均精度均值mAP分别提升7.51、5.89、4.21、4.21和2.91个百分点。试验证明,改进的YOLOv7模型为实现油茶果实的智能化采摘提供理论依据。

基于改进YOLOv7的矿井人员检测算法

矿井人员的实时检测是建设智慧矿山必不可少的内容,通过视频监测井下人员,从而实现危险区域预警及联动控制,对于矿井安全生产具有重要意义。现阶段可见光图像识别技术针对井下昏暗环境中人员的辨识还有待完善。针对井下光照不均、煤尘干扰严重导致监控视频存在噪声多、图像模糊等问题,提出一种改进YOLOv7的矿井人员检测算法。首先,针对ELAN模块直接拼接形成通道隔离的问题,提出基于通道重组与特征关注的复杂场景检测方式;其次,针对特征融合结果未侧重预期目标且模型缺乏针对性策略提升小目标检测性能,在颈部多尺度融合网络添加ACmix模块,兼顾全局特征和局部特征,提升了算法对小目标的检测能力;最后,引入Efficient IOU Loss提升算法收敛速度的同时减小目标框及先验框高度和宽度的差值,实现更加精准的定位。通过公开行人数据集及自建矿井人员检测数据集验证表明:该算法较YOLOv7模型相比,检测精度提升了3.1%,达到89.4%;召回率提升了3.8%,达到86.4%;速度提升了15.8%,达到68.8FPS;满足矿井人员实时检测的工作要求。

基于改进YOLOv7的遥感图像小目标检测方法

针对遥感图像中小目标数量众多且背景复杂所导致的识别精度低的问题,提出了一种改进的遥感图像小目标检测方法。该方法基于改进的YOLOv7网络模型,将双级路由注意力机制加入至下采样阶段以构建针对小目标的特征提取模块MP-ATT(max pooling-attention),使得模型更加关注小目标的特征,提高小目标检测精度。为了加强对小目标的细节感知能力,使用DCNv3(deformable convolution network v3)替换骨干网络中的二维卷积,以此构建新的层聚合模块ELAN-D。为网络设计新的小目标检测层以获取更精细的特征信息,从而提升模型的鲁棒性。同时使用MPDIoU(minimum point distance based IoU)替换原模型中的CIoU来优化损失函数,以适应遥感图像的尺度变化。实验表明,所提出的方法在DOTA-v1.0数据集上取得了良好效果,准确率、召回率和平均准确率(mean average precision,mAP)相比原模型分别提升了0.4、4.0、2.3个百分点,证明了该方法能够有效提升遥感图像中小目标的检测效果。

基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法

针对现有高空作业人员安防装备检测算法参数量较大且检测目标相对单一,难以适应复杂的高空作业场景等问题,提出一种基于改进YOLOv7-tiny的高空作业人员安防装备检测算法。首先,将主干网络重新设计为更轻量的YOLOv7-FasterNet,并调整空间金字塔池化结构,实现模型参数量的压缩;其次,在ELAN-L模块中扩展梯度传输路径的分支,解决了模型压缩造成的通道信息缺失问题,提升了特征信息的提取能力;最后,将网络中下采样部分替换为Involution模块,降低参数冗余,增强网络对全局的捕获能力。实验结果表明,改进的YOLOv7-tiny算法能够更好地适应复杂高空作业场景,在开源数据集上具备良好的性能。该算法的平均检测精度达到94.7%,较原模型提升1.5%,参数量较原模型下降11.6%,实验结果验证了算法改进措施的有效性。

改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法

针对无人机视角下小目标难以检测、目标密集和环境复杂导致漏检概率增加的问题,提出一种改进YOLOv7-tiny的无人机目标检测算法。在原主干网络的基础上增加一个并行网络,加强主干网络对特征图信息的提取能力;增加细小目标采样尺度并改进FPN结构,使主干网络输出的特征图可以用于后续上采样和下采样当中,提高网络精度;加入CA注意力机制,优化主干网络输出特征图,减少特征信息损失;使用WIoU损失函数计算定位损失,增强网络对小目标的检测能力。实验结果表明,相较于原算法,改进YOLOv7-tiny算法的准确率和召回率分别提升了2.8和2.7个百分点,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升了3.8和3.2个百分点,有效提高了算法的检测精度。

IDD-YOLOv7:一种用于输电线路绝缘子多缺陷的轻量化检测方法

YOLO目标检测算法是当前基于图像的输电线路绝缘子缺陷检测的主流方法,然而现有模型复杂度较大,亟需合理有效的参数压缩方法作为前提条件,来为解决无人机边缘设备部署的困境问题奠定基础;同时,无人机航拍的绝缘子缺陷图像背景复杂、缺陷尺寸较小,容易出现误检、漏检等问题。为此,提出了一种用于输电线路绝缘子多缺陷检测的Insulator Defect Detection-YOLOv7(IDD-YOLOv7)模型,以降低模型复杂度,提高模型鲁棒性。首先,在多尺度特征融合的过程中加入坐标注意力(Coordinate Attention)机制,抑制复杂背景的干扰,提升模型对小目标的全局感知能力;之后,设计C3GhostNetV2模块,用于捕获不同空间像素之间的远程依赖性,在增强模型表达能力的同时降低模型的参数量和浮点运算量;最后,提出Focal-CIoU损失函数,提高模型高质量anchor的贡献,加快模型的收敛速度。实验结果表明,本文方法与基线模型相比mAP^(50)提升了3.8%,查准率和召回率分别提升了1.7%和7.6%,参数量和浮点运算量分别下降了18.3%和14.0%,绝缘子自爆、破损、闪络缺陷的AP^(50)分别提升了0.8%、4.5%、6.3%。

改进YOLOv7-tiny的手语识别算法研究

在与听障人士进行交流时,常常会面临交流不便的困难,文中提出一种手语识别的改进模型来解决这个困难。该模型基于YOLOv7-tiny网络模型,并对其进行了多项改进,旨在提高模型的精度和速度。首先,通过对CBAM注意力机制的通道域进行改进,解决了因降维而造成的通道信息缺失问题,并将改进后的CBAM加入到YOLOv7-tiny的Neck层中,从而使模型更加精准地定位和识别到关键的目标;其次,将传统的CIoU边界框损失函数替换为SIoU边界框损失函数,以加速边界框回归的同时提高定位准确度;此外,为了减少计算量并加快检测速度,还将颈部层中的普通卷积模块替换为Ghost卷积模块。经过实验测试,改进后网络模型的平均精度均值(mAP)、精准率和召回率分别提升了5.31%、6.53%、2.73%,有效地提高了手语识别网络的检测精确度。

基于改进YOLOv7的棉田虫害检测

棉田虫害的快速检测与准确识别是预防棉田虫害、提高棉花品质的重要前提。针对真实棉田环境下昆虫相似度高、背景干扰严重的问题,该研究提出一种ECSF-YOLOv7棉田虫害检测模型。首先,采用EfficientFormerV2作为特征提取网络,以加强网络的特征提取能力并减少模型参数量;同时,将卷积注意力模块(convolution block attention module,CBAM)嵌入到模型的主干输出端,以增强模型对小目标的特征提取能力并削弱背景干扰;其次,使用GSConv卷积搭建Slim-Neck颈部网络结构,在减少模型参数量的同时保持模型的识别精度;最后,采用Focal-EIOU(focal and efficient IOU loss,Focal-EIOU)作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进的ECSF-YOLOv7模型在棉田虫害测试集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)为95.71%,检测速度为69.47帧/s。与主流的目标检测模型YOLOv7、SSD、YOLOv5l和YOLOX-m相比,ECSF-YOLOv7模型的mAP分别高出1.43、9.08、1.94、1.52个百分点,并且改进模型具有参数量更小、检测速度更快的优势,可为棉田虫害快速准确检测提供技术支持。

基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。

基于YOLOv7通道冗余改进的飞机蒙皮损伤检测

为提高蒙皮损伤检测的自动化程度,提出一种基于改进YOLOv7通道冗余的机器视觉检测方法。首先针对飞机蒙皮损伤数据集背景单一的特点,提出增强型颈部特征融合改进算法,提高了飞机蒙皮损伤的识别精度和检测速度;其次针对主干特征提取网络的卷积通道冗余的问题,引入部分卷积PConv(Partial convolution),提出主干特征提取网络轻量化,减少模型的参数量,同时提高损伤的识别效率。试验部分首先在飞机蒙皮损伤数据集上探索了不同增强型颈部特征融合改进算法,确定了最优的改进方案;接着在飞机蒙皮损伤数据集上做消融和对比试验,改进算法与原YOLOv7算法比较,mAP(Mean average precision)提升了2.3%,FPS(Frames per second)提升了22.1 f/s,模型参数量降低了34.13%;最后将改进的YOLOv7模型与主流目标检测模型对比,证明了改进算法的先进性。

基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法

针对如何提高苹果表面缺陷的检测速度和精度,解决模型内存占比大的问题,提出一种基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法。首先引入GhostNetV2作为YOLOv7网络的backbone,有效降低了模型复杂度,提高了检测速度。并引入SimAM无参注意力机制,以强化不同深度的特征信息。使用双向加权特征金字塔结构BiFPN进行加权特征融合,进一步提升苹果表面缺陷的检测精度。最后采用ECIOU损失函数来计算边界框损失,进一步提高模型收敛速度和整体性能。结果表明,改进YOLOv7模型在苹果表面缺陷检测上mAP@0.5较原YOLOv7网络提高2.0百分点,准确率和召回率也分别提升了1.7、3.9百分点,模型减小20.8 MB,速度提升36.43帧/s。其综合性能也优于SSD、CenterNet等主流算法,可实现对苹果表面缺陷的快速准确诊断。

基于轻量化YOLOv7的织物疵点检测算法研究

由于检测工艺的不完善和外界因素的影响,织物疵点检测过程中会存在目标漏检和误检的情况,并且为了在移动设备和嵌入式设备中部署,提出了一种基于轻量化YOLOv7的织物疵点检测算法(LFD-YOLOv7)。首先,针对YOLOv7算法网络结构复杂和参数量较大的问题,结合GhostNet网络构建EGM模块来取代主干网络中的ELAN模块,降低了网络的复杂度和计算瓶颈,增强网络的学习能力;其次,基于ShuffleNetv2的思想,将其与残差网络相融合构造了S-SPPCSPC模块,使网络更加轻量化;然后,引入CA注意力机制来抑制背景噪声对目标检测的影响,提高小目标的准确率;最后采用SIoU损失函数来优化输出预测框边界,提高算法收敛速度。试验结果表明:与YOLOv7算法相比,LFD-YOLOv7算法平均检测精度提升了5.59个百分点,参数量减少了30.3%,检测速度达到41帧/s,满足纺织工业生产对织物疵点的准确性和实时性要求。

基于YOLOv7的矿工吸烟识别方法研究

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。

基于ViT-改进YOLOv7的稻田杂草识别

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP(multi-scale retinex with color preservation)对图像进行增强,以提高图像亮度及对比度;加入ViT分类网络去除干扰背景,以提高模型在复杂环境下对小目标杂草的识别性能。在YOLOv7模型中主干特征提取网络替换为GhostNet网络,并引入CA注意力机制,以增强主干特征提取网络对杂草特征提取能力及简化模型参数计算量。消融试验表明:改进后的YOLOv7模型平均精度均值为88.2%,较原YOLOv7模型提高了3.3个百分点,参数量减少10.43 M,计算量减少66.54×109次/s。识别前先经过MSRCP图像增强后,与原模型相比,改进YOLOv7模型的平均精度均值提高了2.6个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似的复杂环境下平均精度均值分别提高5.3、3.6、3.1个百分点,加入ViT分类网络后,较原模型平均精度均值整体提升了4.4个百分点,光线遮蔽、藻萍干扰一级稻叶尖形状相似的复杂环境下的平均精度均值较原模型整体提升了6.2、6.1、5.7个百分点。ViT-改进YOLOv7模型的平均精度均值为92.6%,相比于YOLOv5s、YOLOXs、MobilenetV3-YOLOv7、YOLOv8和改进YOLOv7分别提高了11.6、10.1、5.0、4.2、4.4个百分点。研究结果可为稻田复杂环境的杂草精准识别提供支撑。

改进YOLOv7算法的堆叠工件识别

针对实际生产场景中堆叠遮挡的工件存在漏检率较高与实时性较差的问题,提出了一种改进的YOLOv7轻量化的目标检测方法。在主干网络中获取的3个特征层分别融入ECA注意力机制,能更好地注意到被遮挡的工件信息,降低漏检率;将主干网络和头部网络的普通卷积替换成深度可分离卷积,减少网络模型的参数量,提高检测速度;提出了一种联系周边特征信息的ELAN-DE模块,引入深度可分离卷积并在后面加入ECA注意力机制,提高了系统的稳定性。试验结果表明改进的YOLOv7算法相较于原始算法,在提高了近5.52%的平均精度(mAP)的情况下,模型大小减小了近21%,检测速度提升了18.7 f/s,检测效果也优于其他经典目标检测网络算法,满足了实际场景中的工件识别需求。

基于YOLOv7-R的多车辆目标识别

针对智能交通控制对于多车辆目标识别高准确率的需求,基于YOLO算法,提出一种改进的YOLOv7-R算法.将全局注意力机制(GAM)引入骨干网络,增强特征提取性能;利用全维动态高效聚合网络(ODEANet)重构主干网络,提高算法的鲁棒性与精度;使用上下文转换器(CoTNet)替换运算量巨大的可扩展高效聚合层网络(E-ELAN),来引导动态注意力矩阵学习,并降低浮点运算量;采用K-means++聚类算法优化先验帧,提高先验帧的匹配度.通过系统性的改进,车辆多目标识别的效率和准确度均得到提升.在自由流、同步流、阻塞流3种交通流下,分别进行了消融实验.结果表明:YOLOv7-R平均识别率分别达到97.13%、94.85%和94.60%,与基线算法相比分别提高了3.65%、3.20%和1.40%;算法的检测帧率分别为74.63、79.37和75.76帧/s.与基线算法相比,YOLOv7-R的浮点运算量降低3.10%,参数量降低13.37%.

改进YOLOv7的城市小型无人机目标检测方法

针对“低小动”无人机的反制技术已成为低空空域安全防御的重要手段,然而实时检测与准确识别是实施有效反制的前提条件与关键基础。针对城市低空环境下,目标检测算法对不同背景下小尺度无人机目标检测精度低,容易出现漏检误检且易受外界因素干扰等问题,提出了一种基于改进YOLOv7的“低小动”无人机目标检测方法。首先采集大量不同环境、不同背景下的无人机样本构建数据集,并采用ViBe(visual background extractor)算法进行预处理;其次引入坐标注意力机制与SPDConv(space-to-depth convolution)模块改进和优化YOLOv7的网络结构;最后提出融合ViBe和改进YOLOv7的二级检测架构,将改进后的YOLOv7作为网络模型检测经ViBe处理后的图像。依据原图与处理图像的位置大小关系,将检测出的目标坐标映射回归至原图片,从而完成目标检测提取。实验结果表明,所提目标检测方法检测精度达96.5%,较原YOLOv7方法提高了15.8个百分点,显著提升了“低小动”目标的检测精度,能够满足低空无人机的实时精准检测的需求。