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基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法
被引量:
10
1
作者
杨学存
和沛栋
+1 位作者
陈丽媛
李杰华
《智慧电力》
北大核心
2021年第12期88-95,共8页
针对输电线路无人机巡检图像鸟巢检测现有方法实时性差及小目标检测能力较弱的问题,提出一种基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法。首先,使用Mosaic数据增强方法增强数据集并变相提升训练集中小目标的数量;然后,在主...
针对输电线路无人机巡检图像鸟巢检测现有方法实时性差及小目标检测能力较弱的问题,提出一种基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法。首先,使用Mosaic数据增强方法增强数据集并变相提升训练集中小目标的数量;然后,在主干特征提取网络使用深度可分离卷积代替部分标准卷积,提高检测网络的速度,并降低网络参数量从而降低权重文件内存,再使用PANet代替FPN,进一步提升特征融合的能力,增强对小目标的检测能力;最后,使用标签平滑进行训练,解决由于极少量标签错误导致的网络过度自信问题和网络过拟合问题。将某供电局无人机巡检视频剪切成图像制作数据集,使用本文算法与原始YOLOv3算法进行比较,并做消融实验。实验结果表明,本文的算法逐步提升了模型的速度和精度。
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关键词
无人机巡检
YOLOv3
深度可分离卷积
PANet
目标检测
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职称材料
题名
基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法
被引量:
10
1
作者
杨学存
和沛栋
陈丽媛
李杰华
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
出处
《智慧电力》
北大核心
2021年第12期88-95,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51804250)。
文摘
针对输电线路无人机巡检图像鸟巢检测现有方法实时性差及小目标检测能力较弱的问题,提出一种基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法。首先,使用Mosaic数据增强方法增强数据集并变相提升训练集中小目标的数量;然后,在主干特征提取网络使用深度可分离卷积代替部分标准卷积,提高检测网络的速度,并降低网络参数量从而降低权重文件内存,再使用PANet代替FPN,进一步提升特征融合的能力,增强对小目标的检测能力;最后,使用标签平滑进行训练,解决由于极少量标签错误导致的网络过度自信问题和网络过拟合问题。将某供电局无人机巡检视频剪切成图像制作数据集,使用本文算法与原始YOLOv3算法进行比较,并做消融实验。实验结果表明,本文的算法逐步提升了模型的速度和精度。
关键词
无人机巡检
YOLOv3
深度可分离卷积
PANet
目标检测
Keywords
UAV inspection
YOLOv3
depth separable convolution
PANet
target detection
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度可分离卷积的轻量级YOLOv3输电线路鸟巢检测方法
杨学存
和沛栋
陈丽媛
李杰华
《智慧电力》
北大核心
2021
10
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