基于改进YOLOv5的Logo检测算法

针对Logo图像背景复杂、Logo目标尺寸多变的问题,提出了一种基于YOLOv5的改进检测算法。首先,结合CBAM(Channel Block Attention Module),分别在图像通道与空间方向进行压缩,提取图像的关键信息与重要区域;然后,使用可变空洞卷积(SAC)使网络在不同尺度下自适应地调整特征图中的感受野大小,以捕获不同尺度下的物体信息,改善网络对多尺度目标的检测效果;最后,将归一化Wasserstein距离(NWD)嵌入损失函数,将边界框建模成2D的高斯分布,计算对应的高斯分布之间的相似度,更好地度量目标之间的相似性,提高对小目标的检测性能与模型鲁棒性和稳定性。实验结果表明,在数据量较小的数据集FlickrLogos-32中,改进后算法的平均精度均值(mAP@0.5)达到90.6%,比原始YOLOv5算法提升了1个百分点;在数据量较大的数据集QMULOpenLogo中,改进后算法的mAP@0.5达到62.7%,比原始YOLOv5算法提升了2.3个百分点;在针对特定类型的Logo检测集LogoDet3K中,针对3类商标改进后算法比原始算法的mAP@0.5分别提升了1.2、1.4与1.4个百分点,说明它有更好的Logo图像小目标检测能力。